Concha

Couenne ( Convex Over and Under ENvelopes for Nonlinear Estimation ) es una biblioteca de código abierto para resolver problemas de optimización global , también denominados problemas de optimización no lineal de enteros mixtos. ^[1] Un problema de optimización global requiere minimizar una función , llamada función objetivo , sujeta a un conjunto de restricciones. Tanto la función objetivo como las restricciones pueden ser no lineales y no convexas. Para resolver estos problemas, Couenne utiliza un procedimiento de reformulación ^[2] y proporciona una aproximación de programación lineal de cualquier problema de optimización no convexa. ^[3]

Couenne es una implementación de un método de ramificación y acotación donde cada subproblema se resuelve construyendo una relajación de programación lineal para obtener una acotación inferior. La ramificación puede ocurrir tanto en variables continuas como enteras, lo cual es necesario en problemas de optimización global. Requiere que la entrada se especifique en formato A Mathematical Programming Language ( AMPL ) .nl , para poder ser utilizada desde AMPL, y escribe como salida un archivo .sol que contiene la mejor solución encontrada hasta ese momento (si la optimización se interrumpe) o el óptimo global si se completa sin interrupción.

El desarrollo de Couenne comenzó en 2006 en el marco de una colaboración entre IBM y la Universidad Carnegie Mellon . Es un software de código abierto y actualmente se publica bajo la licencia pública Eclipse v1.0.

El código fuente está disponible para su descarga en el repositorio Computational Infrastructure for Operations Research COIN-OR y en GitHub. Couenne utiliza otros paquetes tanto en COIN-OR ( CBC , CLP , COIN-OR OSI, COIN-OR Bonmin, COIN-OR Cgl, Interior Point OPTimizer ( IPOPT )) como fuera de él ( LAPACK , Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS), MULTIFRONTAL Massively Parallel sparse direct Solver ( MUMPS ), Nauty, Solving Constraint Integer Programs ( SCIP ), SoPlex).

Véase también

BARON : un solucionador comercial para MINLP desarrollado por Nick Sahinidis y otros
LINDO : una suite que incluye LindoGlobal para resolver problemas de optimización global
Octeract Engine : un solucionador MINLP local y global masivo y comercial
SCIP : un solucionador disponible de forma gratuita para problemas de MILP, MIQCQP y optimización global

Referencias

^ P. Belotti, C. Kirches, S. Leyffer , J. Linderoth, J. Luedtke y A. Mahajan (2013). Optimización no lineal de enteros mixtos. Acta Numérica, 22, págs. 1-131. doi:10.1017/S0962492913000032. http://journals.cambridge.org/abstract_S0962492913000032
^ M. Tawarmalani, NV Sahinidis. Convexificación y optimización global en programación no lineal continua y entera mixta: teoría, algoritmos, software y aplicaciones. Vol. 65. Springer Science & Business Media, 2002.
^ P. Belotti, J. Lee, L. Liberti, F. Margot y A. Wächter (2009), Técnicas de ramificación y ajuste de límites para MINLP no convexo. Optimization Methods & Software, 24(4-5), 597-634.

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Manual de usuario

[1] P. Belotti, C. Kirches, S. Leyffer , J. Linderoth, J. Luedtke y A. Mahajan (2013). Optimización no lineal de enteros mixtos. Acta Numérica, 22, págs. 1-131. doi:10.1017/S0962492913000032. http://journals.cambridge.org/abstract_S0962492913000032

[2] M. Tawarmalani, NV Sahinidis. Convexificación y optimización global en programación no lineal continua y entera mixta: teoría, algoritmos, software y aplicaciones. Vol. 65. Springer Science & Business Media, 2002.

[3] P. Belotti, J. Lee, L. Liberti, F. Margot y A. Wächter (2009), Técnicas de ramificación y ajuste de límites para MINLP no convexo. Optimization Methods & Software, 24(4-5), 597-634.