LaGO - a (heuristic) Branch and Cut algorithm for
nonconvex MINLPs

Ivo Nowak; Stefan Vigerske

edoc-Server der Humboldt-Universität zu Berlin

Band einer Schriftenreihe

Autor(en):	Ivo Nowak; Stefan Vigerske
Titel:	LaGO - a (heuristic) Branch and Cut algorithm for nonconvex MINLPs
Erscheinungsdatum:	20.09.2006
Erschienen in:	Preprints aus dem Institut für Mathematik 24 (Mathematik-Preprints) ISSN: 0863-0976
Volltext:	pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10086802)
Fachgebiet(e):	Mathematik
Herausgeber:	Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II, Institut für Mathematik
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Abstract (eng):

We present a Branch and Cut algorithm of the software package LaGO to solve nonconvex mixed-integer nonlinear programs. A linear outer approximation is constructed from a convex relaxation of the problem. Since we do not require an algebraic representation of the problem, reformulation techniques for the construction of the convex relaxation cannot be applied, and we are restricted to sampling techniques in case of nonquadratic nonconvex functions. The linear relaxation is further improved by mixed-integer-rounding cuts. Also box reduction techniques are applied to improve efficiency. Numerical results on medium size testproblems and on the optimization of the design of an energy conversion system are presented to show the efficiency of the method.

Zugriffsstatistik:

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Generiert am 26.05.2013, 11:01:08