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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Subgradient Based Outer Approximation for Mixed Integer Second Order Cone Programming

verfasst von : Sarah Drewes, Stefan Ulbrich

Erschienen in: Mixed Integer Nonlinear Programming

Verlag: Springer New York

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This paper deals with outer approximation based approaches to solve mixed integer second order cone programs. Thereby the outer approximation is based on subgradients of the second order cone constraints. Using strong duality of the subproblems that are solved during the algorithm, we are able to determine subgradients satisfying the KKT optimality conditions. This enables us to extend convergence results valid for continuously differentiable mixed integer nonlinear problems to subdifferentiable constraint functions. Furthermore, we present a version of the branch-and-bound based outer approximation that converges when relaxing the convergence assumption that every SOCP satisfies the Slater constraint qualification. We give numerical results for some application problems showing the performance of our approach.

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Metadaten
Titel
Subgradient Based Outer Approximation for Mixed Integer Second Order Cone Programming
verfasst von
Sarah Drewes
Stefan Ulbrich
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer New York
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1927-3_2