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马修·斯图伯（Matthew D.Stuber）。；约瑟夫·斯科特。；保罗·巴顿。

隐函数的凸凹松弛。 （英语） Zbl 1327.65114号

最佳方案。方法软件。 30，第3期，424-460（2015）.
摘要：提出了一种使用缩减空间方法全局求解非凸NLP的确定性算法。当真实世界的模型作为非线性等式约束被涉及并且决策变量包括系统的状态变量时，会遇到这些问题。通过求解作为独立（决策）变量隐函数的因（状态）变量的模型方程，可以显著降低维数。因此，不等式约束和目标函数是自变量的隐函数，可以通过定点迭代进行估计。基于最近发展起来的广义McCormick松弛和基于算法的McCormick-based松弛以及次梯度传播的思想，提出了隐函数McCormick松弛的发展。利用这些思想，可以放松简化的空间隐式优化公式。当应用于分支定界框架时，可以保证有限收敛到（epsilon）最优全局解。

引用于19文件

MSC公司：

65千5 数值数学规划方法
65H10型 方程组解的数值计算
90C26型 非凸规划，全局优化

关键词：

全局优化；McCormick放松；非凸规划

软件：

GAMS游戏；MC公司++
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.D.Stuber}等人，Optim。方法软件。30，第3号，424--460（2015；Zbl 1327.65114）
全文： 内政部

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