解决此类问题（线性混合整数）的合适优化方法（算法）是什么？
What is the appropriate optimization method (algorithm) to solve such problems (Linear mixed-integer)?
我有这个优化问题：
在这个问题中，C_{i,k} 是二进制值矩阵（即 0 或 1），w_i 是整数向量，p_f 是概率，并且\epsilon 是一个常数。
我明白这个问题是一个线性混合整数问题。但是我对解决问题应该使用的方法或算法感到困惑，以及如何通过凸性分析更进一步。
感谢您的投入。
非常感谢。
这是一个0-1 knapsack problem。这个问题可以使用动态规划或分支定界算法来解决。对于分支定界法，您可以 select 任何变量 z_k，解决两个 z_k 等于 0 或 1 的子问题。每个子问题都具有与原始问题完全相同的结构。
我有这个优化问题：
在这个问题中，C_{i,k} 是二进制值矩阵（即 0 或 1），w_i 是整数向量，p_f 是概率，并且\epsilon 是一个常数。 我明白这个问题是一个线性混合整数问题。但是我对解决问题应该使用的方法或算法感到困惑，以及如何通过凸性分析更进一步。 感谢您的投入。 非常感谢。
这是一个0-1 knapsack problem。这个问题可以使用动态规划或分支定界算法来解决。对于分支定界法，您可以 select 任何变量 z_k，解决两个 z_k 等于 0 或 1 的子问题。每个子问题都具有与原始问题完全相同的结构。