Decomposition and Duality: New Approaches to Integer and Stochastic Integer Programming

分解和对偶性:整数和随机整数规划的新方法

基本信息

  • 批准号:
    DP140100985
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 32.78万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    澳大利亚
  • 项目类别:
    Discovery Projects
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    澳大利亚
  • 起止时间:
    2014-03-28 至 2019-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Because of their rich modelling capabilities, integer programs are widely used in industry for decision making and planning. However their solution algorithms do not have the maturity of their cousins in convex optimisation, where the theory of strong duality is ubiquitous. Efficient methods for convex optimisation under uncertainty do not apply to the integer case, which is highly non-convex. Furthermore, integer models usually assume the data is known with certainty, which is often not the case in the real world. This project will develop new theory and algorithms to enhance the analysis of integer models, including those that incorporating uncertainty, while also enabling the use of parallel computing paradigms.
由于其丰富的建模能力,整数规划在工业中被广泛用于决策和规划。然而,他们的求解算法在凸优化方面不像他们的表亲那样成熟,在凸优化中,强对偶理论无处不在。不确定条件下有效的凸优化方法不适用于高度非凸性的整数情形。此外,整数模型通常假设数据是确定性的,但在现实世界中通常不是这样。该项目将开发新的理论和算法,以加强对整数模型的分析,包括那些包含不确定性的模型,同时也使并行计算范例的使用成为可能。

项目成果

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