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An adaptive optimization algorithm to solve a class of linear multiplicative problems
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PRE
AI
DOI：10.1007/s40314-025-03606-z.png)
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摘要
En 中文
为解决最小化线性乘积问题（MLMP），我们基于分支定界（B&B）框架设计了一种自适应优化算法（AOA）。首先，构造一个与问题（MLMP）具有相同解的新问题（P）。为全局求解问题（P），引入部分分区变量以获得其等价问题（EP）。随后，通过松弛策略得到问题（EP）的线性优化问题（LOP）。同时，利用问题（LOP）的部分解特性，获得其增强线性优化问题（ELOP）。接着，设计自适应优化算法（AOA）全局求解问题（P），并从收敛性和复杂度角度提供理论分析。最后，通过数值实验验证算法的有效性。
Keyword:
Linear multiplicative problem
Global optimization
Enhanced linear optimization problem
Adaptive optimization algorithm
Theoretical analysis
期刊
C
IF:
2.5
论文数:
81
被引数:
0
机构
引用论文
On Locally and Globally Optimal Solutions in Scalar Variational Control Problems关于标量变分控制问题中的局部和全局最优解.png)
Mathematics
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