优化软件的基准测试

优化软件的基准测试:在这里,我们提供测试运行的信息,比较在相同或不同计算机系统上运行的标准化测试问题集的不同解决方法。基准测试是非线性问题的一个困难领域,因为不同的代码使用不同的终止标准。尽管已经投入了大量的精力使结果具有可比性,但在危急的情况下,你应该在你的具体申请中试用你所选择的候选人。许多基准结果可以在文献中找到。。


zbMATH中的参考文献(参考 131篇文章 引用)

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  1. Bruno,Hugo;Barros,Guilherme;Menezes,Ivan F.M.;Martha,Luiz Fernando:使用圆锥优化的关联各向同性硬化塑性回归映射算法(2020)
  2. Galabova,I.L.;Hall,J.A.J.:线性规划的“白痴”崩溃二次惩罚算法及其在二次分配问题线性化中的应用(2020)
  3. Kobayashi,Ken;Takano,Yuich:求解混合整数半定优化问题的分枝切割算法(2020)
  4. Averkov,Gennadiy:多项式优化半定方法中线性矩阵不等式的最佳尺寸(2019)
  5. Kuhlmann,Renke:学习如何引导非线性内点方法(2019)
  6. Pereira Coutinho,Walton;Fliege,Jörg;Battarra,Maria:灾害评估中的滑翔机路线和轨迹优化(2019年)
  7. 《非职业足球联赛》;大卫·布瑞斯(David Bulsser,2019年)职业足球联赛;大卫·布尔塞尔(David Bulsser)职业足球联赛(2019年)
  8. Waki,Hayato;Sebe,Noboru:面部还原在(H_uhty)状态反馈控制问题中的应用(2019)
  9. Berthold,Timo:MI(NL)P解算器内原始启发式的计算研究(2018)
  10. 黄福,Q.;霍尔,J.A.J.:双重修正单纯形法的并行化(2018)
  11. Percenter,Frank;Parrilo,Pablo:部分面部缩小:通过PSD锥体近似简化等效SDP(2018)
  12. Beiranvand,Vahid;Hare,Warren;Lucet,Yves:比较优化算法的最佳实践(2017)
  13. Cheung,Kevin K.H.;Gleixner,Ambros;Steffy,Daniel E.:验证整数规划结果(2017)
  14. Gerald Gamrath;Koch,Thorsten;Maher,Stephen J.;Rehfeldt,Daniel;Shinano,Yuji:SCIP Jack——STP和具有并行化扩展的变量的求解器(2017)
  15. Hijazi,Hassan;Coffrin,Carleton;Van Hentenryck,Pascal:电力系统中混合整数非线性规划的凸二次松弛(2017)
  16. Mohammad Nezhad,Ali;Terlaky,Tamás:对称圆锥优化的多项式原对偶仿射尺度算法(2017)
  17. Percenter,Frank;Friberg,Henrik A.;Andersen,Erling D.:通过自对偶嵌入和面部缩减解决圆锥曲线优化问题:统一方法(2017)
  18. Puranik,Yash;Sahinidis,Nikolaos V.:用于全局NLP和MINLP优化的域缩减技术(2017)
  19. 全球跳跃网络问题(2017年,全球跳跃网络)
  20. Kevin K.H.Cheung,Ambros Gleixner,Daniel E.Steffy:验证整数规划结果(2016)阿尔十四

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