Outer Approximation Algorithm for One Class of Convex Mixed-Integer Nonlinear Programming Problems with Partial Differentiability
Outer Approximation Algorithm for One Class of Convex Mixed-Integer Nonlinear Programming Problems with Partial Differentiability
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一类偏可微的凸混合整数非线性规划问题的外逼近算法
DOI：
10.1007/s10957-015-0715-y
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发表时间：
2015-03
影响因子：
1.9
通讯作者：
Ali, M. Montaz
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wei, Zhou;Ali, M. Montaz
本文主要研究了一类具有偏微分性的凸混合整数非线性规划问题，并建立了求解该问题的外逼近算法。借助于次梯度，我们使用外逼近方法将这个凸问题转化为一个等价的混合整数线性规划，并构造了一个算法来寻找最优解。给出了算法有限步收敛的结果。
In this paper, we mainly study one convex mixed-integer nonlinear programming problem with partial differentiability and establish one outer approximation algorithm for solving this problem. With the help of subgradients, we use the outer approximation method to reformulate this convex problem as one equivalent mixed-integer linear program and construct an algorithm for finding optimal solutions. The result on finite steps convergence of the algorithm is also presented.
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C. Floudas
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通讯作者：
V. Eronen;M. Mäkelä;T. Westerlund
DOI：
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发表时间：
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期刊：
--
影响因子：
--
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