Последовательное линейное программирование - Successive linear programming
Последовательное линейное программирование ( SLP ), также известное как последовательное линейное программирование , представляет собой метод оптимизации для приближенного решения задач нелинейной оптимизации .
Начиная с некоторой оценки оптимального решения, метод основан на решении последовательности приближений первого порядка (то есть линеаризации ) модели. Линеаризации представляют собой задачи линейного программирования, которые можно эффективно решать. Поскольку линеаризации не нужно ограничивать, требуются доверительные области или аналогичные методы для обеспечения сходимости в теории.
SLP широко используется в нефтехимической промышленности с 1970-х годов.
Смотрите также
- Последовательное квадратичное программирование
- Последовательное линейно-квадратичное программирование
- Дополненный лагранжев метод
Рекомендации
Источники
- Нокедаль, Хорхе; Райт, Стивен Дж. (2006). Численная оптимизация (2-е изд.). Берлин, Нью-Йорк: Springer-Verlag . ISBN 978-0-387-30303-1 .
- Базараа, Мохтар С .; Шерали, Ханиф Д .; Шетти, CM (1993). Нелинейное программирование, теория и приложения (2-е изд.). Джон Вили и сыновья . ISBN 0-471-55793-5 .
- Palacios-Gomez, F .; Lasdon, L .; Энквист М. (октябрь 1982 г.). «Нелинейная оптимизация последовательным линейным программированием». Наука управления . 28 (10): 1106–1120. DOI : 10.1287 / mnsc.28.10.1106 .
 |
Эта статья, посвященная алгоритмам или структурам данных, является незавершенной . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |