큰 최적화 문제를 해결하기위한 분해 방법


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큰 수학적 프로그래밍 문제를 해결하기 위해 분해 방법 (예 : 원시, 이중, Dantzig-Wolfe 분해)에 대한 텍스트 나 설문 조사 기사에 대해 제안한 사람이 있는지 궁금합니다.

Stephen Boyd의 "분해 방법에 대한 참고 사항"이 마음에 들었 습니다. 예를 들어이 주제를 자세히 다루는 교과서를 찾으면 좋습니다.

답변:


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최근 저는 Conejo, Castillo, Minguez 및 Garcia-Bertrand의 수학적 프로그래밍 : 엔지니어링 및 과학 응용 프로그램에서 분해 기술을 사용하여 작업했습니다 (http://www.springer.com/engineering/computational+intelligence+and+complexity/book/ 978-3-540-27685-2).

Dantzig-Wolfe 및 Benders를 포함하여 여러 가지 기술과 적용 가능한 시점을 다루며 이론과 응용의 균형이 잘 맞습니다. 나는 특히 예제를 좋아하는데, 그것들은 내가 공식화하고 해결하고자하는 실제 문제와 매우 유사하다고 생각하기 때문입니다.


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제약 조건 행렬이 벡터로 변환되는 방법에 따르면, 오늘날 분해 방법은 종종 큰 최적화 문제를 해결하는 데 사용되지 않습니다.


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"제약 행렬을 벡터로 변환하는 방법"이란 무엇입니까?
Amelio Vazquez-Reina
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