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01.10.2012 | Computational mathematics | Ausgabe 1-2/2012

Journal of Applied Mathematics and Computing 1-2/2012

Global optimization algorithm for a generalized linear multiplicative programming

Zeitschrift:
Journal of Applied Mathematics and Computing > Ausgabe 1-2/2012
Autoren:
Hongwei Jiao, Sanyang Liu, Yongqiang Chen
Wichtige Hinweise
Research supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant 11171094.

Abstract

This article present a branch and bound algorithm for globally solving generalized linear multiplicative programming problems with coefficients. The main computation involve solving a sequence of linear relaxation programming problems, and the algorithm economizes the required computations by conducting the branch and bound search in R p , rather than in R n , where p is the number of rank and n is the dimension of decision variables. The proposed algorithm will be convergent to the global optimal solution by means of the subsequent solutions of the series of linear relaxation programming problems. Numerical results are given to show the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.

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