Algoritmo numérico para solução da programação mista não-linear e inteira
O presente trabalho apresenta a formulação e implementação de um algoritmo para a solução de problemas convexos de programação mista não-linear e inteira (MINLP). O algoritmo proposto não segue a tradicional solução seqüencial de subproblemas de programação não-linear (NLP) e problemas mestres de pr...
| Authors: | , |
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| Format: | article |
| Status: | Published version |
| Publication Date: | 2008 |
| Country: | Brasil |
| Institution: | Universidade Federal do Rio Grande (FURG) |
| Repository: | Vetor (Online) |
| OAI Identifier: | oai:periodicos.furg.br:article/552 |
| Online Access: | https://periodicos.furg.br/vetor/article/view/552 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Otimização programação mista não-linear e inteira |
| Summary: | O presente trabalho apresenta a formulação e implementação de um algoritmo para a solução de problemas convexos de programação mista não-linear e inteira (MINLP). O algoritmo proposto não segue a tradicional solução seqüencial de subproblemas de programação não-linear (NLP) e problemas mestres de programação mista linear e inteira (MILP). Em vez disso, o problema mestre é definido dinamicamente durante a busca em árvore para reduzir o número de nós que necessitamos ser enumerados. Uma busca em árvore, tipo “branch” e “bound”, é conduzida para determinar limites inferiores das soluções dos subproblemas de programação linear (LP) até encontrar soluções inteiras viáveis. Para estes nós, subproblemas de programação não-linear são resolvidos determinando limites superiores e novas aproximações lineares, as quais são usadas para estender a representação linear dos nós abertos na árvore de busca. Resultados numéricos em alguns problemas testes são relatados, comparando a eficiência do algoritmo com resultados da literatura estudada. Faz-se também uma análise do comportamento frente a problemas testes não-convexos. Palavras-Chave: Otimização, programação mista não-linear e inteira |
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