Mixed Integer Nonlinear Programming
Jon Lee ยท Sven Leyffer
แแแ. 2011 ยท The IMA Volumes in Mathematics and its Applications ยท Springer Science & Business Media
แแแฌแแแแ
692
แแแแ แแ
reportแ แแแขแแแแแแ แแ แแแแแฎแแแแแแ แแแฃแแแกแขแฃแ แแแแแแ แจแแแขแงแแแ แแแขแ
แแ แแแฌแแแแแก แจแแกแแฎแแ
Many engineering, operations, and scientific applications include a mixture of discrete and continuous decision variables and nonlinear relationships involving the decision variables that have a pronounced effect on the set of feasible and optimal solutions. Mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problems combine the numerical difficulties of handling nonlinear functions with the challenge of optimizing in the context of nonconvex functions and discrete variables. MINLP is one of the most flexible modeling paradigms available for optimization; but because its scope is so broad, in the most general cases it is hopelessly intractable. Nonetheless, an expanding body of researchers and practitioners โ including chemical engineers, operations researchers, industrial engineers, mechanical engineers, economists, statisticians, computer scientists, operations managers, and mathematical programmers โ are interested in solving large-scale MINLP instances.
แจแแแคแแกแแ แแก แแแฌแแแแ
แแแแแฎแแ แแ แแฅแแแแ แแแ แ.
แแแคแแ แแแชแแ แฌแแแแแฎแแแกแแแ แแแแแแจแแ แแแแ
แกแแแ แขแคแแแแแ แแ แขแแแแแขแแแ
แแแแแแกแขแแแแ แแ Google Play Books แแแ Android แแ iPad/iPhone แแแฌแงแแแแแแแแแแกแแแแก. แแก แแแขแแแแขแฃแ แแ แแแแแฎแแ แชแแแแแแก แกแแแฅแ แแแแแแชแแแก แแฅแแแแก แแแแแ แแจแแแ แแ แกแแจแฃแแแแแแก แแแแชแแแ, แฌแแแแแแฎแแ แกแแกแฃแ แแแแ แแแแขแแแขแ แแแแแกแแแแ แแแแแแแก, แ แแแแ แช แแแแแแ, แแกแ แฎแแแแแ แแจแ แ แแแแแจแ.
แแแแขแแแแแ แแ แแแแแแฃแขแแ แแแ
Google Play-แจแ แจแแซแแแแแ แแฃแแแแฌแแแแแแแก แแแกแแแแ แแฅแแแแ แแแแแแฃแขแแ แแก แแแ-แแ แแฃแแแ แแก แแแแแงแแแแแแ แจแแแแซแแแแ.
แแแฌแแแแแแฎแแแแแแ แแ แกแฎแแ แแแฌแงแแแแแแแแแ
แแแแฅแขแ แแแฃแแ แแแแแแก แแแฌแงแแแแแแแแแแ แฌแแกแแแแแฎแแ, แ แแแแ แแชแแ Kobo eReaders, แแฅแแแ แฃแแแ แฉแแแแขแแแ แแแ แคแแแแ แแ แแแแแแขแแแแ แแแ แแฅแแแแก แแแฌแงแแแแแแแแจแ. แแแฎแแแ แแแแก แชแแแขแ แแก แแแขแแแฃแ แ แแแกแขแ แฃแฅแชแแแแแก แแแฎแแแแแ แแแแแแขแแแแ แคแแแแแแ แแฎแแ แแแญแแ แแ แแแฌแแแแแแฎแแแแแแแ.
