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雷恩斯。最佳舍入。 (英语) Zbl 1304.90147号

摘要:本文介绍了松弛强制邻域搜索(rens)算法,它是一种用于混合整数非线性规划(MINLPs)的大型邻域搜索算法。它使用子MINLP来探索线性或非线性松弛的最优解({x})的可行四舍五入集。子MINLP是通过使用\(\bar固定整数变量\(x_j\)来构造的{x} _j(_j)\在\mathbb{Z}中),并将剩余的整数变量绑定到\(x_j\在\{\lfloor\bar{x}{j}\rfloor中,\lceil\bar{x}{j}\rceil\})。我们描述了rens的两个不同应用:作为计算给定初始解的最佳舍入的独立算法,以及作为完整MINLP解算器中的原始启发式算法。我们使用前者比较不同类型的松弛以及切割平面对相应最优解的所谓圆度的影响。我们进一步利用rens分析了在分支-剪切-提交框架scip中实现的三种舍入启发式算法的性能。最后,我们研究了rens作为scip中的原始启发式应用时的影响。所有实验都是在三个公开的测试集上进行的,分别是混合整数线性程序(MIP)、混合整数二次约束程序(MIQCP)和MINLP,只使用源代码中提供的软件。结果表明,对于这些问题,60%到70%的实例具有可循环的松弛优化,rens的成功率不取决于分数变量的百分比。最后但并非最不重要的是,rens作为原始启发式应用,与scip中现有的原始启发式很好地互补。

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90立方厘米 混合整数编程
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90C20个 二次规划
90立方 非线性规划
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