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排序：

The multiplicative weights update algorithm for Mixed Integer NonLinear Programming: Theory, Applications, and Limitations

The Multiplicative Weights Update Algorithm for Mixed Intege...

引用

作者： Luca Mencarelli Ecole Polytechnique

学位级别：博士

This thesis presents a new algorithm for Mixed Integer NonLinear Programming, inspi- red by the multiplicative weights update frame- work and relying on a new class of reformulations, called the pointwise reformulations. Mixed Integer NonLinear Programming is a hard and fascinating topic in Mathematical Optimiza- tion both from a theoretical and a computational viewpoint. Many real-world problems can be cast this general scheme and, usually, are quite challen- ging in terms of efficiency and solution accuracy with respect to the solving procedures. The thesis is divided in three main parts: a fore- word consisting in Chapter 1, a theoretical founda- tion of the new algorithm in Chapter 2, and the ap- plication of this new methodology to two real-world optimization problems, namely the Mean-Variance Portfolio Selection in Chapter 3, and the Multiple NonLinear Separable Knapsack Problem in Chap- ter 4. Conclusions and open questions are drawn in Chapter 5.

关键词： Mixed Integer NonLinear Programming multiplicative weights update algorithm Mean-Variance Portfolio Multiple NonLinear Knapsack Problem

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