A fast branch-and-bound algorithm for non-convex quadratic integer optimization subject to linear constraints using ellipsoidal relaxations

We propose two exact approaches for non-convex quadratic integer minimization subject to linear constraints where lower bounds are computed by considering ellipsoidal relaxations of the feasible set. In the first approach, we intersect the ellipsoids with the feasible linear subspace. In the second...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Operations research letters Jg. 43; H. 4; S. 384 - 388
Hauptverfasser:	Buchheim, Christoph, De Santis, Marianna, Palagi, Laura
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 01.07.2015
Schlagworte:	Global optimization Integer programming Quadratic programming Integer programming Quadratic programming Global optimization
ISSN:	0167-6377, 1872-7468
Online-Zugang:	Volltext
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