混合整数非线性规划问题的灵活平台

针对复杂混合整数非线性规划（minlp）问题，提出一种新的算法平台（minlp_machine）。

该平台结合了经典非线性优化方法的特点和计算技术的创新。该系统围绕局部解的非整数离散值变量构建离散搜索区，大大减少了搜索过程。在复杂的问题中，可以通过集中的黑森人快速恢复可行性。该系统采用严格的ANSI C编程，可以独立运行，也可以作为其他程序的支持库。文件I/O旨在识别单处理器和并行处理器环境中的可能使用情况。

该系统已在Alpha和Sun大型机上进行了测试，并作为遗传混合算法的支持库(GHA公司（）–在Linux和IBM并行超级计算机环境中。例如，约束问题可以通过非线性约束的一阶泰勒近似序列以及通过MINLP问题的拉格朗日海森信息偶尔进行可行性恢复来解决，也可以通过直接在分支和绑定树中调用非线性解算器（如SQP）来解决。该系统已在具有代表性的连续值非线性规划问题的小样本上成功测试。

经证明，通过区域约束搜索minlp_机器在分支树和绑定树中的节点数方面，（）优于一些最近的竞争方法。