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FilMINT：基于外近似的凸混合整数非线性规划求解器。我们描述了一个新的求解凸混合整数非线性规划（MINLPs）的实现了一个基于线性化的算法。该求解器基于{it I.Quesada}和{it I.E.Grossmann}[“凸MINLP优化问题的基于LP/NLP的分枝定界算法”，Comput.Chemical Engrg.16，No.10--11937--947（1992）]，避免了主混合整数线性规划（MILP）的完全重解通过在分支和定界树的开放节点上添加新的线性化，只要找到一个整数解。新的求解器FilMINT将MILP的MINTO分支和切割框架与filterqp相结合，来解决作为算法子问题而出现的非线性程序。MINTO框架允许我们轻松地为MINLPs使用切割平面、原始启发式和其他著名的MILP增强。我们提出了详细的计算实验，显示了这种先进的MILP技术的好处。我们提供了生成和管理线性化的新建议，这些建议在广泛的MINLPs上被证明是有效的。通过仔细合并和调整所有这些增强，构造了一个有效的凸MINLPs求解器。

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zbMATH中的参考文献（参考文献46条,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. 戈梅斯，安德烈斯；Prokopyev，Oleg A:最佳子集选择的混合整数分式优化方法（2021）
  2. 克莱纳，托马斯；格林，维罗尼卡；Schmidt，Martin:混合整数二次双层问题全局优化的外逼近（2021）
  3. 莱弗，斯文；Vanaret，Charlie:一种增广拉格朗日滤波方法（2020）
  4. 鲁宾，迈尔斯；亚曼吉尔，埃姆雷；弯着腰，拉塞尔；Vielma，Juan Pablo:混合整数凸优化中的多面体近似（2018）
  5. 陆洁；古普特，阿克夏；黄永喜：交通网络保护的平均风险混合整数非线性规划（2018）
  6. Kılınç，穆斯塔法R。；林德罗斯，杰夫；Luedtke，James:凸混合整数非线性规划的Lift和project cuts（2017）
  7. 维尔马，胡安·巴勃罗；催款，伊恩；赫切特，乔伊；Lubin，Miles:混合整数圆锥二次规划中的扩展公式（2017）
  8. 维内尔，亚历山大；Krokhmal，Pavlo A.：具有一类非线性凸约束的混合整数规划（2017）
  9. 安东尼奥·弗朗吉奥尼；费里尼，法比奥；Gentile，Claudio：《近似透视放松：项目和提升方法》（2016）
  10. Jakob Witzig，Timo Berthold，Stefan Heinz:混合整数规划中的冲突分析实验（2016）阿尔十四
  11. 鲁宾，迈尔斯；亚曼吉尔，埃姆雷；弯着腰，拉塞尔；Vielma，Juan Pablo:混合整数凸规划中的扩展公式（2016）
  12. Miles Lubin，Emre Yamangil，Russell Bent，Juan Pablo Vielma:混合整数凸优化中的多面体近似（2016）阿尔十四
  13. 旧金山特雷斯帕拉西奥斯；Grossmann，Ignacio E.：凸广义析取程序的割平面算法（2016）
  14. Gleixner，Ambros M.：混合整数非线性规划的精确快速算法（2015）
  15. 哈泽伊，玛哈迪；Luedtke，James:基于线性化的凸连续松弛混合整数非线性规划算法（2014）
  16. 哈桑，希贾齐；博纳米，皮埃尔；Oourou，Adam:可分离混合整数非线性规划的外-内近似（2014）
  17. Kılınç，穆斯塔法；林德罗斯，杰夫；勒德克，詹姆斯；Miller，Andrew:凸混合整数非线性规划的强分支不等式（2014）
  18. 比德拉克，拉多斯萨拉夫；塔纳夫斯基，托马斯；法德克，巴特·奥米耶伊；Stachura，Marcin:交互式动态优化服务器——将一种建模语言与多个求解器连接起来（2014）
  19. Belotti，Pietro:使用线性不等式对的界约化（2013）
  20. 戴安布罗西奥，克劳迪娅；Lodi，Andrea:混合整数非线性规划工具：更新实用概述（2013）