Einfache und schnelle Implementierung von exakten Optimierungsalgorithmen mit SCIL
Einfache und schnelle Implementierung von exakten Optimierungsalgorithmen mit SCIL
批准号:
48021572
负责人:
Professor Dr. Ernst Althaus
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Priority Programmes
财政年份:
2007
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2006-12-31 至 2013-12-31
中文摘要
软件SCIL是一个用于解决schwierige Optimierungsprobleme问题的工具。Sie basiert auf effizienten分支&Cut-Verfahren,unstützt aber anders als vergleichbare Ansätze auch symbolische Nebenbedingungen anstelle von linearen Ungleichungen.这在约束编程中已经被证明是一个更好的工具,也是一个更现代化和更优化的工具。这些项目是SCIL的最后一项工作。一个Schwerpunkt将有助于集成neuer Separierungsverfahren liegen,die einerseits zu einer deutlichen Besquerunigung führen sollen and anderseits zu einer Erweiterung der Modellierungsmöglichkeiten。一个最重要的观点是它的多项式Zielfunktionen和logischer Nebenbedingungen。这是一种实践,它是研究的基础和基础。要想理解韦尔登的SCIL,一个最佳的数字可以解释韦尔登的问题。这是一个非常重要的批评,就像z.B.用于混合系统的自动验证,用于验证的基本要求。Um eine praxisorientierte Entwicklung sicherzustellen,beschäftigt sich ein weiterer Teil des Projekts mit der Lösung schwerer praxisrelevanter Optimierungsprobleme,die sich als Anwendungen für SCIL besonders gut eignen.
英文摘要
Die Software SCIL erlaubt eine einfache Implementierung von exakten Algorithmen für schwierige Optimierungsprobleme. Sie basiert auf effizienten Branch&Cut-Verfahren, unterstützt aber anders als vergleichbare Ansätze auch symbolische Nebenbedingungen anstelle von linearen Ungleichungen. Diese haben sich im Constraint Programming bewährt und machen SCIL zu einem benutzerfreundlichen Tool, das auch Nichtexperten einen einfachen Zugang zu modernen und leistungsstarken Optimierungsverfahren ermöglicht. Ziel des Projekts ist die Weiterentwicklung von SCIL. Ein Schwerpunkt wird dabei auf der Integration neuer Separierungsverfahren liegen, die einerseits zu einer deutlichen Beschleunigung führen sollen und andererseits zu einer Erweiterung der Modellierungsmöglichkeiten. Ein wichtiger Punkt ist hierbei die Verwendbarkeit polynomieller Zielfunktionen und logischer Nebenbedingungen. Beides ist praktisch von großer Bedeutung und zunehmend Gegenstand der Forschung. Ferner soll SCIL dahingehend erweitert werden, dass eine numerisch exakte optimale Lösung der Probleme berechnet werden kann. Dies ist bei sicherheitskritischen Anwendungen, wie z.B. der automatischen Verifikation von hybriden Systemen, Grundvoraussetzung zur Nutzbarkeit der Verfahren. Um eine praxisorientierte Entwicklung sicherzustellen, beschäftigt sich ein weiterer Teil des Projekts mit der Lösung schwerer praxisrelevanter Optimierungsprobleme, die sich als Anwendungen für SCIL besonders gut eignen.
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会议论文
Graph Grammars for Molecular Structure Search and Classification
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批准号:416768284
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项目类别:Research Grants
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资助金额:$0.0万
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财政年份:2019
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负责人:Professor Dr. Ernst Althaus
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依托单位:
海外基金