Global optimization for special reverse convex programming
Global optimization for special reverse convex programming
复制标题
特殊逆凸规划的全局优化
DOI：
10.1016/j.camwa.2007.04.046
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发表时间：
2008-03
影响因子：
2.9
通讯作者：
Wang, Yanjun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lan, Ying;Wang, Yanjun
针对一类特殊的非凸非线性反凸规划问题，提出了一种全局优化算法。本文采用了三种新的策略。其中一些可用于求解一般的反凸规划。全局解定位就是确定解的位置。利用线性松弛法求原始规划最优解的下界，松弛规划是一种线性规划，可以用标准单纯形法求解。最后一种策略是上界更新法，它提供了比标准分支定界法更好的上界。在此基础上，基于分支定界理论，给出了一种全局优化算法。证明了该算法具有全局收敛性。最后通过数值实验验证了该方法的可行性和较小的计算量.
A global optimization algorithm is proposed in order to locate the global minimum of the special reverse convex programming which is both nonconvex and nonlinear. Three new strategies are adopted in this paper. Some of them can be used to solve general reverse convex programming. Global solution locating is to identify the location of the solution. The linear relaxation method is used to obtain the lower bound of the optimum of the primal programming, and in this paper the relaxed programming is a kind of linear programming, which can be solved by standard simplex algorithm. The final strategy is upper bound updating method, which provides a better upper bound than the standard branch and bound method. According to the strategies, a global optimization algorithm is derived based on branch and bound theory. It is proved that the algorithm possesses global convergence. Finally, a numerical experiment is given to illustrate the feasibility and the smaller computational effort.
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R. Hillestad;S. E. Jacobsen
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R. Hillestad;S. E. Jacobsen
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作者：
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Takahito Kuno;Yoshitsugu Yamamoto
DOI：
10.1137/0308003
发表时间：
1970-02
期刊：
Siam Journal on Control
影响因子：
--
作者：
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R. Meyer
DOI：
10.1007/978-0-387-74759-0_234
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期刊：
--
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--
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C. Maranas