数字信号处理器

用于随机混合整数规划的对偶分解方法的算法创新和软件。我们提出了对偶分解方法的算法创新，以解决具有混合整数资源的两阶段随机程序，并提供了一个开源软件实现，我们称之为DSP。我们的创新包括在一个双重分解框架中加入折弯机（bender-like cuts），以收紧拉格朗日子问题，并帮助排除不可行的第一阶段解决方案，而无需（相对）完全求助。我们还使用了一种新的终止准则的内点切平面法来求解拉格朗日主问题。我们证明了该算法在有限的迭代次数下收敛到拉格朗日对偶问题的最优解，并且证明了即使主问题是次优解，也可以达到收敛。DSP可以解决C代码、SMPS文件和Julia脚本中指定的实例。DSP还实现了一个标准的Benders分解方法和一个基于次梯度对偶更新的对偶分解方法，我们用它来执行基准测试。我们使用SIPLIB实例和一个大型机组组合问题给出了大量的数值结果，以证明所提出的创新在迭代次数和求解时间方面有显著改进。作为提交文件一部分的审查软件已获得数字对象标识符（DOI）https://DOI.org/10.5281/zenodo.998971(资料来源：http://freecode.com/)

此软件的关键字

这里的任何内容都将在支持canvas元素的浏览器上被替换

zbMATH中的参考文献（参考 2篇文章，1标准件)

显示结果1到2，共2个。
按年份排序(引用)

  1. Li，Can；Grossmann，Ignacio E:具有混合二元一阶和二阶变量的两阶段随机凸非线性规划的有限（\epsilon）-收敛算法（2019）
  2. Kim，Kibaek；Zavala，Victor M.：应用于随机混合整数规划的对偶分解方法的算法创新和软件（2018）