Convex mixed integer nonlinear programming problems and an outer approximation algorithm

In this paper, we mainly study one class of convex mixed-integer nonlinear programming problems (MINLPs) with non-differentiable data. By dropping the differentiability assumption, we substitute gradients with subgradients obtained from KKT conditions, and use the outer approximation method to refor...

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Veröffentlicht in:Journal of global optimization Jg. 63; H. 2; S. 213 - 227
Hauptverfasser: Wei, Zhou, Ali, M. Montaz
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York Springer US 01.10.2015
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Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:0925-5001, 1573-2916
Online-Zugang:Volltext
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