Approximate multi-parametric programming based B&B algorithm for MINLPs
Approximate multi-parametric programming based B&B algorithm for MINLPs
复制标题
基于B的近似多参数规划
DOI：
10.1016/j.compchemeng.2012.03.001
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发表时间：
2012
影响因子：
4.3
通讯作者：
Gueddar T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gueddar T
在这项工作中，改进的B&B算法的MINLP的建议。所提出的算法的基本思想是将二进制变量作为参数，并在搜索树的根节点处获得作为二进制变量的函数的所得到的多参数NLP（mp-NLP）的解，所述二进制变量被放松为连续变量。认识到，在根节点处求解mp-NLP可能比穷举树的所有终端节点在计算上更昂贵。因此，仅获得局部近似参数解，而不是参数解的完整映射，然后将其用于指导树中的搜索。
In this work an improved B&B algorithm for MINLPs is proposed. The basic idea of the proposed algorithm is to treat binary variables as parameters and obtain the solution of the resulting multi-parametric NLP (mp-NLP) as a function of the binary variables, relaxed as continuous variables, at the root node of the search tree. It is recognized that solving the mp-NLP at the root node can be more computationally expensive than exhaustively enumerating all the terminal nodes of the tree. Therefore, only a local approximate parametric solution, and not a complete map of the parametric solution, is obtained and it is then used to guide the search in the tree.
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