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评估低维非凸子空间问题的非自适应确定性全局优化算法。 (英语) Zbl 1282.90136号

摘要:凸非线性规划的最优解和至少一个优化点可以通过线性规划的解很好地逼近(这是分支定界算法中长期使用的一个事实)。在更一般的问题中,我们可以识别“非凸变量”的子空间,这样,如果这些变量有足够小的范围,则可以通过单个线性规划的解很好地逼近最优点和至少一个优化点。如果这些子空间是低维的,这建议先在子空间中细分变量,然后生成和求解固定数量的已知线性程序,以获得近似解。计算总量比完成分支定界算法所需的计算量更容易预测,而且该方案“令人尴尬的并行性”,几乎不需要通信或负载平衡。我们将这种非自适应方案与我们的GlobSol分支定界实现进行了实验比较,针对来自COCONUT项目Lib1测试集的那些问题,该测试集的非凸子空间为4维或更小,我们还讨论了对非自适应方案和分支定界过程的潜在更改,这些更改可能会改变适用范围。

MSC公司:

90C26型 非凸规划,全局优化
49平方米 松弛型数值方法
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全文: 内政部

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