1) mixed integer linear program
混合型整数线性规划
2) mixed integer nonlinear programming model
混合整数非线性规划数学模型
3) mix integer nonlinear plan
混合整型非线性规划
1.
In general the optimal comprehension problem in the chemical process system can be summed up as a mathematic model of mix integer nonlinear plan.
化工过程系统的最优综合问题一般归结为一个混合整型非线性规划（ＭＩＮ－ＬＰ）数学模型。
4) MINLP
混合整数非线性规划
1.
New PSO Algorithm for MINLP Problems;
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
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
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
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
混合整数线性规划
1.
A mixed integer linear programming method to linear complementary problem;
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。 |
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参考词条