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区间划分算法中用于细分方向选择的符号区间推理方法。 (英语) Zbl 1138.90031号

摘要:在有界约束的全局优化问题中,利用区间算法的分区方法是产生可靠结果的强大技术。分区方向选择是分区算法的主要组成部分,它对收敛速度起着重要作用。在这里,我们提出了一种新的细分方向选择方案,该方案使用符号计算来解释区间算术运算。我们称这种方法为符号区间推理方法(SIIA)。SIIA的目标是通过识别主要影响变量并在下一次迭代中对其进行重新划分,直接减少挂起方框的区间界限。这种方法加快了间隔分区算法(IPA)的速度,因为它以生成的同级盒的挂起状态为目标。拟议的SIIA能够同时将两个主要影响变量分为多个部分。在已知的有界约束测试函数上说明了SIIA的有效性,并与文献中建立的细分方向选择方法进行了比较。

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90立方 非线性规划
90C57型 多面体组合学,分支与绑定,分支与切割
65G40型 区间分析的一般方法
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