1) mixed integer linear programming/constraint
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混合整数线性规划/约束程序(MILP/CP)
2) hybrid chance-constrained integer programming
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混合机会约束整数规划
1.
A hybrid chance-constrained integer programming model with fuzzy and stochastic parameters is presented.
提出并建立了一类混合机会约束整数规划模型,该模型同时含有模糊和随机参数。
3) Constrained Nonlinear Integer Programming Problem
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有约束非线性整数规划
4) MINLP
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混合整数非线性规划
1.
New PSO Algorithm for MINLP Problems;
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用粒子群优化改进算法求解混合整数非线性规划问题
2.
Application of Cutting Plane Method in MINLP Problems
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切平面在混合整数非线性规划中的应用
3.
Calculation of phase equilibrium in multi-component complex system by using MINLP
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混合整数非线性规划法求解多组分复杂体系相平衡问题
5) MILP
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混合整数线性规划
1.
The investigation in this paper includes analyzing the operational features of sequential multipurpose batch plants, decomposing the overall batch process spatially into several sub-systems, and presenting a modified MILP formulation for the scheduling of sequential multipurpose batch plants with continuous-time approaches.
分析了顺序型多目的工厂间歇生产的特点,建立了一种新的混合整数线性规划(MILP)模型。
2.
The MILP (MixedIntegerLinear Programming) model is presentedin thispaperto describethe topology structure of steam power systems.
采用混合整数线性规划描述了石化企业蒸汽动力系统的超结构,建立了多周期优化运行的数学模型,充分考虑了蒸汽动力系统设备在多周期操作中的维修约束。
3.
A mixed integer linear programming(MILP) model for orders dispatching in a supply chain with multi-product,multi-order,and multi-period was proposed.
建立了面向供应链的多产品、多订单、多时段的订单任务分配的混合整数线性规划模型。
6) mixed integer linear programming
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混合整数线性规划
1.
A mixed integer linear programming method to linear complementary problem;
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线性互补问题的一种混合整数线性规划解法
2.
Based on continuous time representation,a mixed integer linear programming (MILP) model for antibiotics multi-reactor fermentation process with parallel lines is built.
对抗生素多罐并行发酵过程进行了分析,将任务、设备和事件之间的分配关系表达为两类0-1变量,建立了一个基于连续时间的抗生素多罐并行发酵过程优化调度的M ILP(混合整数线性规划)模型。
3.
The master production scheduling(MPS) problem of hot rolling seamless steel tube is formulated as a mixed integer linear programming model.
建立了热轧无缝钢管主生产计划问题的混合整数线性规划模型。
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。 |
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条