SUSPECT: MINLP special structure detector for Pyomo
SUSPECT: MINLP special structure detector for Pyomo
复制标题
嫌疑人：Pyomo 的 MINLP 特殊结构探测器
DOI：
10.1007/s11590-019-01396-y
复制
发表时间：
2019
影响因子：
1.6
通讯作者：
Ceccon F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ceccon F
我们提出了SUSPECT，一个开源工具包，象征性地分析了使用Python代数建模库Pyomo制定的混合整数非线性优化问题。我们提出的数据结构和算法用于实现SUSPECT。SUSPECT处理优化问题的有向非循环图表示，以执行：边界收紧，边界传播，单调性检测和凸性检测。我们将展示如何在SUSPECT中的树行走规则平衡轻量级计算与有效的特殊结构检测的需要。SUSPECT可以作为独立工具使用，也可以作为Python库集成到其他工具或求解器中。我们突出了几个最近的凸性检测技巧从文献中的SUSPECT容易扩展。我们还报告了MINLPLib 2数据集上的实验结果。
We present SUSPECT, an open source toolkit that symbolically analyzes mixed-integer nonlinear optimization problems formulated using the Python algebraic modeling library Pyomo. We present the data structures and algorithms used to implement SUSPECT. SUSPECT works on a directed acyclic graph representation of the optimization problem to perform: bounds tightening, bound propagation, monotonicity detection, and convexity detection. We show how the tree-walking rules in SUSPECT balance the need for lightweight computation with effective special structure detection. SUSPECT can be used as a standalone tool or as a Python library to be integrated in other tools or solvers. We highlight the easy extensibility of SUSPECT with several recent convexity detection tricks from the literature. We also report experimental results on the MINLPLib 2 dataset.
登录
查看更多内容
Konrad-zuse-zentrum F ¡ Ur Informationstechnik Berlin 通过通用符号凸性测试支持有理函数的全局数值优化 通过通用符号凸性测试支持有理函数的全局数值优化
DOI：
--
发表时间：
--
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
W. Neun;T. Sturm;Stefan Vigerske
通讯作者：
Stefan Vigerske
使用函数式编程识别优化问题中的命名结构：在池化中的应用
影响因子：
3.7
作者：
Ceccon F
通讯作者：
Ceccon F
DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
International Series in Operations Research and Management Science
影响因子：
--
作者：
J. Hooker
通讯作者：
J. Hooker
使用 MProbe 分析数学程序
影响因子：
4.8
作者：
J. Chinneck
通讯作者：
J. Chinneck
凸分析中的共轭
DOI：
--
发表时间：
1993
期刊：
影响因子：
--
作者：
J. Hiriart;C. Lemaréchal
通讯作者：
C. Lemaréchal