Accelerated robust spatial Branch-and-Bound algorithm via multi-parametric programming: Application to pooling problems

Asimina Marousi

doi:10.1016/j.compchemeng.2026.109746

Accelerated robust spatial Branch-and-Bound algorithm via multi-parametric programming: Application to pooling problems

2026-06-01

0

PRE

AI

A

Asimina Marousi

V

Vassilis M. Charitopoulos *

DOI：10.1016/j.compchemeng.2026.109746

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

本研究旨在采用多参数解法应对不确定性下的池化问题。提出了一种混合算法，整合了多参数规划、全局优化和鲁棒优化的原理。在鲁棒割平面算法中，下层最大化问题在每个割平面迭代中被求解；本研究则探究了一种使用多参数规划技术的替代形式。下层问题被表述为关于上层决策变量的多参数问题。该多参数问题的解通过先进的软件离线预计算得到。获得的临界区域用于执行函数评估，替代耗时的迭代下层求解。提出了一种空间分支定界算法，并辅以多参数鲁棒割平面搜索，执行并行最优性和鲁棒性搜索。在基准池化问题上的测试结果表明，在考虑进料质量不确定性的情况下，采用多参数方法处理线性不确定性集下的下层最大化问题，相比标准鲁棒割平面方法能实现计算上的节省，并具备更高效的采样机制。

Keyword:

Pooling problem

Multi-parametric programming

Branch-and-Bound

Robust optimization

Semi-infinite programming

Cutting planes

Accelerated robust spatial Branch-and-Bound algorithm via multi-parametric programming: Application to pooling problems

摘要

期刊

机构

引用论文