A branch-and-bound algorithm with growing datasets for large-scale parameter estimation

The solution of nonconvex parameter estimation problems with deterministic global optimization methods is desirable but challenging, especially if large measurement datasets are considered. We propose to exploit the structure of this class of optimization problems to enable their solution with the s...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	European journal of operational research Ročník 316; číslo 1; s. 36 - 45
Hlavní autoři:	Sass, Susanne, Mitsos, Alexander, Bongartz, Dominik, Bell, Ian H., Nikolov, Nikolay I., Tsoukalas, Angelos
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.07.2024
Témata:	Global optimization Large scale optimization Nonlinear programming Regression Spatial branch and bound algorithm Large scale optimization Regression Global optimization Nonlinear programming Spatial branch and bound algorithm
ISSN:	0377-2217
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!