공정성, 매트로이드, 전역 제약 조건이 주어진 상황에서 최대 커버리지를 달성하는 문제를 연구한다. 이를 위해 다양한 알고리즘 기법을 활용하여 효율적인 근사 해법을 제시한다.
본 논문은 메타휴리스틱 수준의 성능을 달성하는 효율적인 학습 기반 용량 제한 아크 라우팅 문제 솔버를 제안한다.
