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Titel: Semidefinite relaxations for non-convex quadratic mixed-integer programming
Untertitel:
Kurzfassung: We present semidefinite relaxations for unconstrained non-convex quadratic mixed-integer optimization problems. These relaxations yield tight bounds and are computationally easy to solve for medium-sized instances, even if some of the variables are integer and unbounded. In this case, the problem contains an infinite number of linear constraints; these constraints are separated dynamically. We use this approach as a bounding routine in an SDP-based branch-and bound framework. In case of a convex objective function, the new SDP bound improves the bound given by the continuous relaxation of the problem. Numerical experiments show that our algorithm performs well on various types of non-convex instances.
Schlagworte:
Publikationstyp: Beitrag in Zeitschrift (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 01.10.2013 (Print)
Erschienen in: Mathematical Programming
Mathematical Programming
zur Publikation
 ( Springer Verlag GmbH; )
Titel der Serie: -
Bandnummer: 141
Heftnummer: -
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: S. 435 - 452

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ISBN (e-book): -
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DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s10107-012-0534-y
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  • Kein Open-Access
Erscheinungsdatum: 01.10.2013
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ISSN: 0025-5610
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Kategorisierung

Sachgebiete
  • 1104 - Angewandte Mathematik
  • 1121 - Operations Research (5347, 5919)
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
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  • Science Citation Index (SCI)
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Peer Reviewed
  • Ja
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  • Science to Science (Qualitätsindikator: I)
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