B. Ghaddar, I. Gómez Casares, J. González Díaz, B. González Rodríguez, B. Pateiro López, S. Rodríguez Ballesteros
Un elemento fundamental de las técnicas de ramificación y acotación es la selección de la variable de ramificación. Debido a esto, en los últimos años, se ha estado investigando activamente en el uso de técnicas de aprendizaje que ayuden a mejorar dicha selección en el contexto de los problemas de programación lineal y entera. En este trabajo seguiremos una dirección natural, aunque novedosa, que será utilizar ese mismo tipo de técnicas en problemas de optimización no lineal, más concretamente, con el objetivo de realizar de manera más eficiente el spatial branching asociado a la resolución de este tipo de problemas. Para ello hemos diseñado un sistema automático de selección del criterio de ramificación para la resolución de problemas de optimización polinómica mediante la técnica RLT.
Keywords: optimización no lineal, aprendizaje, ramificación y acotación, spatial branching
Scheduled
Continuous Optimization
June 10, 2022 4:00 PM
A12
