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dual dynamic programing with cut selection: Convergence proof and numerical experiments

EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH 2017年第1期258卷 47-57页

作者： Guigues, Vincent Fundacao Getulio Vargas Sch Appl Math 190 Praia Botafogo BR-22250900 Rio De Janeiro Brazil

We consider convex optimization problems formulated using dynamic programing equations. Such problems can be solved using the dual dynamic programing algorithm combined with the Level 1 cut selection strategy or the Territory algorithm to select the most relevant Benders cuts. We propose a limited memory variant of Level 1 and show the convergence of DDP combined with the Territory algorithm, Level 1 or its variant for nonlinear optimization problems. In the special case of linear programs, we show convergence in a finite number of iterations. Numerical simulations illustrate the interest of our variant and show that it can be much quicker than a simplex algorithm on some large instances of portfolio selection and inventory problems. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： dynamic programing Nonlinear programing Decomposition algorithms dual dynamic programing Pruning methods

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