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Undercover:探索最大子MIP的原始MINLP启发式。 (英语) Zbl 1291.90144号

摘要:我们提出Undercover,这是一种针对非凸混合整数非线性程序(MINLPs)的原始启发式算法,用于探索混合整数线性的给定MINLP的子问题(子MIP)。我们解决了顶点覆盖问题,以确定要修复的最小变量集,即所谓的,使每个约束线性化。随后,这些变量固定为从参考点获得的值,例如线性松弛的最优解。子MIP的每个可行解对应于原始问题的可行解。我们应用领域传播来避免不可行性,并通过冲突分析从遇到的不可行性中学习其他约束。我们给出了混合整数二次约束程序(MIQCP)和MINLP的测试集的计算结果。事实证明,这些实例中的大多数都允许使用小型封面。虽然本质上是一般的,但我们表明启发式在MIQCP上最为成功。它很好地补充了不同最先进的求解器中现有的根节点启发式,并有助于显著提高MINLP求解器SCIP的整体性能。

MSC公司:

90立方厘米 混合整数编程
90C20个 二次规划
90C26型 非凸规划,全局优化
90立方 非线性规划
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
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全文: 内政部

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