کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6595478 458534 2015 12 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Tightening piecewise McCormick relaxations for bilinear problems
ترجمه فارسی عنوان
محکم کردن آرام ساز مک کورمیک برای مشکلات بیلیار
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
ما در رابطه با مشکلات دو طرفه غیرقابل حل می شویم در حالی که هدف اصلی محاسبه یک حد پایین تنگ برای تابع هدف است که می بایست به حداقل برسد. این را می توان از طریق یک فرمول برنامه ریزی خطی با عدد صحیح ترکیبی با تکیه بر مفهوم آرام سازی مک کورمیک مکانیکی به دست آورد. این کار با تقسیم دامنه یکی از متغیرها در هر یک از دو طرفه به یک تعداد مشخصی از پارتیشن ها، در حالی که با توجه به مرزهای جهانی برای دیگر، کار می کند. در حال حاضر پیشنهاد می کنیم که استفاده از مرزهای وابسته به پارتیشن برای دومی به منظور بهبود کیفیت آرامش بیشتر باشد. در حالی که این امر شامل حل صدها یا حتی هزاران خط مشی قراردادی خطی در یک مرحله قبل از پردازش می شود، بهره گیری از فرمول سازه ای بیشتر، بیشتر از زمان محاسبات اضافی را جبران می کند. نتایج برای مجموعه ای از مشکلات طراحی شبکه آب نشان می دهد که الگوریتم جدید می تواند منجر به کاهش سفارشات در شکاف بهینه در مقایسه با حل کننده های تجاری شود.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی شیمی مهندسی شیمی (عمومی)
چکیده انگلیسی
We address nonconvex bilinear problems where the main objective is the computation of a tight lower bound for the objective function to be minimized. This can be obtained through a mixed-integer linear programming formulation relying on the concept of piecewise McCormick relaxation. It works by dividing the domain of one of the variables in each bilinear term into a given number of partitions, while considering global bounds for the other. We now propose using partition-dependent bounds for the latter so as to further improve the quality of the relaxation. While it involves solving hundreds or even thousands of linear bound contracting problems in a pre-processing step, the benefit from having a tighter formulation more than compensates the additional computational time. Results for a set of water network design problems show that the new algorithm can lead to orders of magnitude reduction in the optimality gap compared to commercial solvers.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Chemical Engineering - Volume 72, 2 January 2015, Pages 300-311
نویسندگان
,