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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”。化学工程师。16，No.10--11，937--947（1992）]，它通过在分支和定界树的开放节点上添加新的线性化来避免主混合整数线性规划（MILP）的完全重解，只要找到整数解。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 44篇文章 参考，1标准件)

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  6. Vinel，Alexander；Krokhmal，Pavlo A.：具有一类非线性凸约束的混合整数规划（2017）
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  8. 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
  9. Lubin，Miles；Yamangil，Emre；Bent，Russell；Vielma，Juan Pablo：混合整数凸规划中的扩展公式（2016）
  10. 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
  11. Trespalacios，Francisco；Grossmann，Ignacio E.：凸广义析取程序的割平面算法（2016）
  12. Gleixner，Ambros M.：混合整数非线性规划的精确快速算法（2015）
  13. Hamzeei，Mahdi；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）
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  15. Kılınç，Mustafa；Linderoth，Jeff；Luedke，James；Miller，Andrew:凸混合整数非线性规划的强分支不等式（2014）
  16. Pytlak，Radosław；Tarnawski，Tomasz；Fajdek，Bartłomiej；Stachura，Marcin:交互式动态优化服务器--将一种建模语言与多个解算器连接起来（2014）
  17. Belotti，Pietro:使用线性不等式对的界约化（2013）
  18. 《实用非线性规划：克劳迪娅·安布罗西德（Claudia'Ambrosid）2013年更新：实用的非线性编程工具》（Claudia'Ambrosid，2013年更新）
  19. Fortz，B.；Labbé，M.；Louveaux，F.；Poss，M.：容量约束违规的简单惩罚随机二元问题（2013年）
  20. Kirches，Christian；Leyffer，Sven:TACO:AMPL控制优化工具箱（2013）