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A convergent simplicial algorithm with ω-subdivision and ω-bisection strategies

机译:具有ω-细分和ω-二等分策略的收敛单纯形算法

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摘要

The simplicial algorithm is a kind of branch-and-bound method for computing a globally optimal solution of a convex maximization problem. Its convergence under the co-subdivision strategy was an open question for some decades until Locatelli and Raber proved it (J Optim Theory Appl 107:69-79, 2000). In this paper, we modify their linear programming relaxation and give a different and simpler proof of the convergence. We also develop a new convergent subdivision strategy, and report numerical results of comparing it with existing strategies.
机译:单纯性算法是一种用于求解凸极大化问题的全局最优解的分支定界方法。直到Locatelli和Raber证明了它在共同细分策略下的收敛性是几十年来的一个悬而未决的问题(J Optim Theory Appl 107:69-79,2000)。在本文中,我们修改了它们的线性规划松弛,并给出了一种不同且更简单的收敛证明。我们还开发了一种新的收敛细分策略,并报告了将其与现有策略进行比较的数值结果。

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