Zobrazeno 1 - 10
of 65 079
pro vyhledávání: '"McCormick, P"'
Autor:
Leyffer, Sven, Manns, Paul
McCormick envelopes are a standard tool for deriving convex relaxations of optimization problems that involve polynomial terms. McCormick envelopes provide lower bounds, for example, in branch-and-bound procedures for mixed-integer nonlinear programs
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.07891
Martingale optimal transport (MOT) often yields broad price bounds for options, constraining their practical applicability. In this study, we extend MOT by incorporating causality constraints among assets, inspired by the nonanticipativity condition
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.15552
Autor:
Schutte, Emily, Walter, Matthias
We consider linear relaxations for multilinear optimization problems. In a recent paper, Khajavirad proved that the extended flower relaxation is at least as strong as the relaxation of any recursive McCormick linearization (Operations Research Lette
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.08570
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Stewart Forsyth
Publikováno v:
International Journal of Evidence Based Coaching and Mentoring, Vol 22, Iss 2, Pp 305-307 (2024)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e1b6f03faeb64f3a8071f8d61e9da36d
Autor:
Khajavirad, Aida
Recursive McCormick relaxations have been among the most popular convexification techniques for binary polynomial optimization problems. It is well-understood that both the quality and the size of these relaxations depend on the recursive sequence, a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.13034
Linear programming (LP) relaxations are widely employed in exact solution methods for multilinear programs (MLP). One example is the family of Recursive McCormick Linearization (RML) strategies, where bilinear products are substituted for artificial
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2207.08955
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
For multi-limbed robots, motion planning with posture and force constraints tends to be a difficult optimization problem due to nonlinearities, which also present extended solve times. We propose a multi-stage optimization framework with data-driven
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.06516
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.