Ansätze zur Lösung von disjunktiven Problemen mit Hilfe der verallgemeinerten semi-infiniten Optimierung

问题与问题：问题与问题与问题：问题与问题：问题与问题：问题与问题：问题与问题：问题与问题：问题与问题：问题与问题。Die numerische Behandlung solcher problem gestaltet siich jedoch schwierig, da Die zulässige Menge meistens as mehrenender verbundenen Bereichen bestht and some some woltinuierliche als auch diskrete aspekne Rolle spielen。[3] [j] [2003] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1]本文提出了一种有效的求解算法。[1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [4]在半无穷大的最优化问题中，我们使用了一种新的方法：求解半无穷大的最优化问题Lösung求解离散问题：求解无穷大问题können。Langfristiges ziel4是一杯theoretische和methodische Verknupfung der semi-infiniten Optimierung麻省理工学院anderen Ansatzen苏珥Losung冯disjunktiven Problemen (z。b . der gemischt-ganzzahligen nichtlinearen Optimierung),死祖茂堂einem tieferen Verstandnis和静脉besseren numerischen Handbarkeit这位Problemklasse fuhrt。

Probleme mit disjunktiven Nebenbedingungen kommen häufig in der Praxis vor, z. B. bei der Auslegung von chemischen Prozessen oder bei Zerlegeproblemen. Die numerische Behandlung solcher Probleme gestaltet sich jedoch schwierig, da die zulässige Menge meistens aus mehreren nicht miteinander verbundenen Bereichen besteht und somit sowohl kontinuierliche als auch diskrete Aspekte eine Rolle spielen. Seit dem Jahre 2003 ist eine Verbindung zwischen disjunktiven Problemen und sogenannten verallgemeinerten semi-infiniten Problemen bekannt. Für letztere Problemklasse existieren seit kurzem effiziente numerische Algorithmen. Ziel des Forschungsvorhabens ist die Untersuchung der inhärenten disjunktiven Strukturen von verallgemeinerten semi-infiniten Problemen sowie die Entwicklung neuer, auf diesen Strukturen basierender Modelle und Methoden. Andererseits wird untersucht, wie die Methoden der semi-infiniten Optimierung zur numerischen Lösung von disjunktiven Problemen eingesetzt werden können. Langfristiges Ziel ist eine theoretische und methodische Verknüpfung der semi-infiniten Optimierung mit anderen Ansätzen zur Lösung von disjunktiven Problemen (z. B. der gemischt-ganzzahligen nichtlinearen Optimierung), die zu einem tieferen Verständnis und einer besseren numerischen Handbarkeit dieser Problemklasse führt.