文献

J-GLOBAL ID：202202257045639264   整理番号：22A0772515

凸混合整数非線形最適化のための線形化と並列化スキーム【JST・京大機械翻訳】

Linearization and parallelization schemes for convex mixed-integer nonlinear optimization

著者 (3件)： Sharma Meenarli (Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, MH, India) ,  Palkar Prashant (Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, MH, India) ,  Mahajan Ashutosh (Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, MH, India)
資料名： Computational Optimization and Applications  (Computational Optimization and Applications)
巻： 81  号： 2  ページ： 423-478  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0478A  ISSN： 0926-6003  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 凸混合整数非線形プログラミングのための線形化と並列化スキームを開発し,試験する。いくつかの線形化アプローチをLP/NLPベース分岐と結合のために提案した。これらの手法のいくつかは,根ノードにおける非線形制約に対する線形近似と,他の分岐および結合ノードにおけるいくつかのものを強化する。2つの技法は,通常見られる単変量非線形関数に特に適用可能であり,他の一般的な手法よりも効果的である。これらの技術をMinotaurツールキットに実装した。ベンチマーク事例のテストは,事例を解くために平均時間において12%の改善を示した。また,NLPベースの分枝限定およびLP/NLPベースの分岐および結合アルゴリズムの共有メモリ並列バージョンをツールキットにおいて開発した。これらの実装は,分岐と結合の異なったノードを同時に解決する。速度の約44%の改善と,2つのスキームが16のコアを有するコンピュータ上で一緒に使用されたとき,時間限界内で解決されたインスタンスの数の増加が観察された。これらの並列化法を既存の市販MILPソルバにおける並列性を利用する代替手法と比較した。後者のアプローチは,MILP技術の重要性を強調するために,より良好に機能している。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  非線形計画法 ,  *枝分れ ,  近似法 ,  ベンチマーク ,  制約条件 ,  コンピュータ ,  共有メモリ
準シソーラス用語： 混合整数線形計画法 ,  非線形関数 ,  ソルバ ,  ツールキット ,  *線形化 ,  *非線形最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 凸MINLP ,  線形化技術 ,  分枝限定 ,  外部近似 ,  共有メモリ並列

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 凸 ,  整数 ,  非線形最適化 ,  線形化 ,  並列化 ,  スキーム