1) MIOILP
混合0-1整数线性规划问题
1.
Refinery steam powersystems optinization is a complex MIOILP(mixed integer O-linear problem).
炼油厂蒸汽供应系统的优化问题是一个复杂的混合0-1整数线性规划问题:Z=CX,将Z转换为系列辅助约束关系(之和)后,可直接运用分支限界算法(结合反向搜索法)进行优化并分析,得到全局最优决策,这种方法对其他企业动力系统的优化同样适用。
2) mixed 0-1 integer programming problem
混合0-1整数规划问题
3) 0-1 mixed integer programming problem
0-1混合整数规划问题
1.
By modeling,the authors transform the original exploration problem to a nonlinear 0-1 mixed integer programming problem.
本文探讨了一类N车探险问题的近似算法,首先通过建模将N车问题转变为一个等价的非线性0-1混合整数规划问题,进而将该非线性0-1混合整数规划问题转化为一个一般的带约束非线性规划问题,并用罚函数的方法将得到的带约束非线性规划问题化为相应的无约束问题。
4) Non-linear Integer-Programming
非线性0-1整数规划问题
5) nonlinear mixed integer programming
非线性0-1混合整数规划
6) 0-1 integer programming problem
0-1整数规划问题
1.
Semi-roboticized DNA computing model of the 0-1 integer programming problem;
0-1整数规划问题的半自动化DNA计算模型
补充资料：非线性规划
| 非线性规划 nonlinear programming 目标函数是非线性函数或约束条件不全是线性等式（不等式）的一类数学规划。在科学管理和其他领域中，很多实际问题可以归结为线性规划，但还有另一些问题属于非线性规划。由于非线性规划含有深刻的背景和丰富的内容，已发展为运筹学的重要分支，并且在最优设计、管理科学、系统控制等领域得到越来越广泛的应用。 非线性规划的研究始于1939年，是由W.卡鲁什首次进行的，40年代后期进入系统研究，1951年H.W.库恩和A.W.塔克尔提出最优化的判别条件，从而奠定了非线性规划的理论基础，后来在理论研究和实用算法方面都有很大的发展。 非线性规划求解方法可分为无约束问题和约束问题来讨论，前者实际上就是多元函数的极值问题，是后一问题的基础。无约束问题的求解方法有最速下降法、共轭梯度法、变尺度法和鲍威尔直接法等。关于约束问题情况比较复杂，因为在迭代过程中除了要使目标函数下降外，还要考虑近似解的可行性。总的原则是设法将约束问题化为无约束问题；把非线性问题化为线性问题从而使复杂问题简单化。求解方法有可行方向法、制约函数法、简约梯度法、约束变尺度法、二次规划法和约束集法等。虽然这些方法都有较好的效果，但是尚未找到可以用于解决所有非线性规划的统一算法。 |
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参考词条