蒂莫·伯托尔德;雅各布·维茨 MINLP的冲突分析。 （英语） Zbl 07362326号 信息J.计算。 33，编号2，421-435（2021）. 摘要：将混合整数规划（MIP）技术推广到处理非线性、潜在非凸约束，是近十年来计算混合整数非线性规划（MINLPs）的一个富有成果的研究方向。在本文中，我们沿着这条路径将现代MIP求解器的另一个基本子程序扩展到非线性优化的情况：分析不可行子问题以学习额外的有效约束。为此，我们针对两种不同的解决方案方法推导了两种不同策略。这些方法分别使用基于LP的分枝定界不可行的局部对偶证明和基于NLP的分枝定势的非线性对偶证明。我们讨论了这两种方法的实现细节，并提出了一个广泛的计算研究，表明这两种技术都可以显著提高求解MINLP到全局最优时的性能。贡献摘要：这篇原创文章关注的是精确通用算法的进展，该算法用于解决优化中最大和最突出的问题类之一，即混合整数非线性程序（MINLP）。它演示了如何将从不可行子问题中学习的冲突分析方法转换为非线性优化。此外，它发展了如何从非线性松弛导出非线性对偶不可行证明的理论。本文对冲突分析技术在将MINLP求解为全局最优时对最新MINLP解算器整体性能的影响进行了深入的计算研究。 引用于1文件 MSC公司： 90立方厘米 数学编程 关键词：混合整数非线性规划;不可行性分析;冲突分析;分叉装订 软件：帕贾里托;技术史学会;米诺塔;SCIP公司;BPMPD公司;过滤器SQP;安提戈内;XPRESS公司;伊波特;BARON公司;邦明 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Berthold}和\textit{J.Witzig}，《信息与计算》。33，编号2，421--435（2021；Zbl 07362326） 全文： 内政部 参考文献： [1] Achterberg T（2007a）混合整数规划中的冲突分析。离散优化。4（1）:4-20.谷歌学者交叉引用·Zbl 1169.90414号 ·doi:10.1016/j.disopt.2006.10.006 [2] Achterberg T（2007b）约束整数规划。德国柏林理工大学博士论文。谷歌学者·Zbl 1430.90427号 [3] Achterberg T，Berthold T（2009）《杂交分支》。van Hoeve 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