SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:research.chalmers.se:fa52c04f-7048-4027-a94f-a89faaac211d"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:research.chalmers.se:fa52c04f-7048-4027-a94f-a89faaac211d" > Mixed-Integer Linea...

Mixed-Integer Linear Optimization: Primal–Dual Relations and Dual Subgradient and Cutting-Plane Methods

Strömberg, Ann-Brith, 1961 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för matematiska vetenskaper,Department of Mathematical Sciences
Larsson, Torbjörn (författare)
Linköpings universitet,Linköping University
Patriksson, Michael, 1964 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för matematiska vetenskaper,Department of Mathematical Sciences
 (creator_code:org_t)
2020-02-29
2020
Engelska.
Ingår i: Numerical Nonsmooth Optimization: State of the Art Algorithms. - Cham : Springer International Publishing. ; , s. 499-547, s. 499-547
  • Bokkapitel (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • This chapter presents several solution methodologies for mixed-integer linear optimization, stated as mixed-binary optimization problems, by means of Lagrangian duals, subgradient optimization, cutting-planes, and recovery of primal solutions. It covers Lagrangian duality theory for mixed-binary linear optimization, a problem framework for which ultimate success—in most cases—is hard to accomplish, since strong duality cannot be inferred. First, a simple conditional subgradient optimization method for solving the dual problem is presented. Then, we show how ergodic sequences of Lagrangian subproblem solutions can be computed and used to recover mixed-binary primal solutions. We establish that the ergodic sequences accumulate at solutions to a convexified version of the original mixed-binary optimization problem. We also present a cutting-plane approach to the Lagrangian dual, which amounts to solving the convexified problem by Dantzig–Wolfe decomposition, as well as a two-phase method that benefits from the advantages of both subgradient optimization and Dantzig–Wolfe decomposition. Finally, we describe how the Lagrangian dual approach can be used to find near optimal solutions to mixed-binary optimization problems by utilizing the ergodic sequences in a Lagrangian heuristic, to construct a core problem, as well as to guide the branching in a branch-and-bound method. The chapter is concluded with a section comprising notes, references, historical downturns, and reading tips.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Beräkningsmatematik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Computational Mathematics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Annan matematik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Other Mathematics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Diskret matematik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Discrete Mathematics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Matematisk analys (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Mathematical Analysis (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Matematik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics (hsv//eng)

Nyckelord

Non-smooth convex function
Mixed-binary linear optimization
Column generation
Core problem
Cutting planes
Ergodic sequences
Convexified problem
Subgradient method
Dantzig-wolfe decomposition
Lagrange dual
Column generation
Convexified problem
Core problem
Cutting planes
Dantzig-wolfe decomposition
Ergodic sequences
Lagrange dual
Mixed-binary linear optimization
Non-smooth convex function
Subgradient method

Publikations- och innehållstyp

kap (ämneskategori)
vet (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Strömberg, Ann-B ...
Larsson, Torbjör ...
Patriksson, Mich ...
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
och Beräkningsmatema ...
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
och Annan matematik
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
och Diskret matemati ...
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
och Matematisk analy ...
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
Artiklar i publikationen
Numerical Nonsmo ...
Av lärosätet
Chalmers tekniska högskola
Göteborgs universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy