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检索条件"主题词=mixed integer semidefinite programming"

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DC State Estimation Model-Based mixed integer semidefinite programming for Optimal PMU Placement

DC State Estimation Model-Based Mixed Integer Semidefinite P...

引用

North American Power Symposium (NAPS)

作者： Almunif, Anas Fan, Lingling Univ S Florida Dept Elect Engn Tampa FL 33620 USA

ISBN: (纸本)9781538671382

Phasor measurement units (PMUs) can make state estimation more accurate by providing synchronized voltage phasor and current phasor measurements. Optimal PMU placement (OPP) minimizes the number of PMUs required for the system to be completely observable. This paper presents a DC state estimation model using mixed integer semidefinite programming (MISDP) approach for the OPP problem. A comparison between MISDP and mixed integer linear programming (MILP) is conducted. Power flow measurements, injection measurements, limited communication facility, and single PMU failure are studied for each approach. A formulation for MISDP-based PMU placement considering a single PMU failure is proposed. The advantages and disadvantages of each formulation are discussed.

关键词： mixed integer linear programming mixed integer semidefinite programming optimal PMU placement

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An EasyWay to Build Parallel State-of-the-art Combinatorial Optimization Problem Solvers: A Computational Study on Solving Steiner Tree Problems and mixed integer semidefinite Programs by using ug[SCIP-*,*]-libraries 33

An EasyWay to Build Parallel State-of-the-art Combinatorial ...

引用

33rd IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS)

作者： Shinano, Yuji Rehfeldt, Daniel Gally, Tristan Zuse Inst Berlin Dept Math Optimizat Berlin Germany TU Berlin Dept Math Berlin Germany Tech Univ Darmstadt Dept Math Darmstadt Germany

ISBN: (纸本)9781538655559

Branch-and-bound (B&B) is an algorithmic framework for solving NP-hard combinatorial optimization problems. Although several well-designed software frameworks for parallel B&B have been developed over the last two decades, there is very few literature about successfully solving previously intractable combinatorial optimization problem instances to optimality by using such frameworks. The main reason for this limited impact of parallel solvers is that the algorithmic improvements for specific problem types are significantly greater than performance gains obtained by parallelization in general. Therefore, in order to solve hard problem instances for the first time, one needs to accelerate state-of-the-art algorithm implementations. In this paper, we present a computational study for solving Steiner tree problems and mixed integer semidefinite programs in parallel. These state-of-the-art algorithm implementations are based on SCIP and were parallelized via the ug [SCIP-*,*]-libraries-by adding less than 200 lines of glue code. Despite the ease of their parallelization, these solvers have the potential to solve previously intractable instances. In this paper, we demonstrate the convenience of such a parallelization and present results for previously unsolvable instances from the well-known PUC benchmark set, widely regarded as the most difficult Steiner tree test set in the literature.

关键词： Steiner tree problem mixed integer semidefinite programming parallel branch-and-bound SCIP UG

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