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Structural and Multidisciplinary Optimization
Erschienen in: Structural and Multidisciplinary Optimization 4/2020

27.03.2020 | Brief Note

A new quadratic relaxation for binary variables applied to the distance geometry problem

verfasst von: Petra M. Bartmeyer, Christiano Lyra

Erschienen in: Structural and Multidisciplinary Optimization | Ausgabe 4/2020

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Abstract

Problems in structural optimization typically involve decisions modeled as binary variables that lead to difficult combinatorial optimization problems. The literature presents different techniques to relax the binary variables in order to avoid the high computational costs required by the solution of combinatorial problems. This note develops a novel relaxation strategy to map a problem with binary variables into an equivalent problem with continuous variables. A set of theoretical results prove the equivalence of the proposed approach and the original binary optimization problem. The strategy is applied to the unassigned distance geometry problem, relying on the design of a new formulation for the problem. Computational studies illustrate the benefits of the proposed relaxation.
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Metadaten
Titel
A new quadratic relaxation for binary variables applied to the distance geometry problem
verfasst von
Petra M. Bartmeyer
Christiano Lyra
Publikationsdatum
27.03.2020
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Structural and Multidisciplinary Optimization / Ausgabe 4/2020
Print ISSN: 1615-147X
Elektronische ISSN: 1615-1488
DOI
https://doi.org/10.1007/s00158-020-02567-7

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