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安德烈亚斯·伦德尔；安德斯·斯科亚尔；塔皮奥·韦斯特伦德

全局优化的重新制定框架。 （英语） Zbl 1277.90102号

J.全球。优化。 57，第1期，115-141（2013）.
摘要：我们提出了一种求解非凸混合整数非线性规划（MINLP）问题的全局优化方法。通过将非凸约束函数替换为凸低估值，得到了可行域的凸高估。对于符号函数，使用单变量幂变换和指数变换来获得凸欠估计。对于更一般的非凸函数，两种版本的所谓的（alpha）BB-下估计量（对二次可微函数有效）被集成在实际的重新构造框架中。然而，与分枝定界型算法中所做的不同，实际算法中没有执行直接分支。取而代之的是，使用分段凸格式将整个问题在扩展的可变空间中进行凸化，然后使用凸MINLP解算器求解重新格式的问题。随着分段线性逼近变得更精细，收敛和高估问题的解决方案形成了一个收敛序列，以获得全局最优解。其结果是一个易于实现的算法，用于解决一类非常普遍的优化问题。

引用于9文件

MSC公司：

90C26型 非凸规划，全局优化
90立方厘米 混合整数编程

关键词：

全局优化；重整技术；凸下估计；混合整数非线性规划；二次可微函数；符号函数；分段线性函数；\（α）BB-低估值；SGO算法

软件：

促进；GGPECP公司；GAMS游戏；字母BB；Boost Interval算术；玫瑰色
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Lundell}等人，J.Glob。最佳方案。57，No.1，115--141（2013；Zbl 1277.90102）
全文： 内政部

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