Méthodes de décomposition pour résoudre de gros problèmes d'optimisation


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Je me demandais si quelqu'un avait des suggestions de textes ou d'articles d'enquête sur les méthodes de décomposition (par exemple les décompositions primaires, doubles, Dantzig – Wolfe) pour résoudre de gros problèmes de programmation mathématique.

J'ai aimé les "Notes sur les méthodes de décomposition" de Stephen Boyd , et ce serait bien de trouver par exemple un manuel qui couvre ce sujet plus en détail.

Réponses:


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Dernièrement, j'ai travaillé avec Decomposition Techniques in Mathematical Programming: Engineering and Science Applications by Conejo, Castillo, Minguez and Garcia-Bertrand (http://www.springer.com/engineering/computational+intelligence+and+complexity/book/ 978-3-540-27685-2).

Il couvre plusieurs techniques différentes et quand elles sont applicables, y compris Dantzig-Wolfe et Benders, et je trouve qu'il a un bon équilibre entre théorie et application. J'aime particulièrement les exemples, car je pense qu'ils ressemblent beaucoup à de vrais problèmes que je souhaiterais formuler et résoudre.


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Par la méthode que la matrice de contraintes convertit en vecteur, de nos jours, les méthodes de décomposition ne sont souvent pas utilisées pour résoudre de gros problèmes d'optimisation.


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Qu'entendez-vous par «par la méthode que la matrice de contraintes convertit en vecteur»?
Amelio Vazquez-Reina
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