一种基于可行泵的混合整数规划优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于可行泵的混合整数规划优化方法，包括：初始化相关参数取值；重启状态检测，在满足重启条件的情况下，执行重启操作；否则，执行内层循环；开启内层循环，对松弛化模型进行求解，得到连续型可行解，直至内层循环收敛，执行内层循环；对得到的连续型可行解进行取整操作，获得整数型可行解，进行外层环收敛性判断：在不满足收敛的情况下，开启外层循环，执行惩罚框架下的更新操作

【技术实现步骤摘要】
一种基于可行泵的混合整数规划优化方法


[0001]本专利技术涉及一种基于可行泵的混合整数规划优化方法，属于优化算法

。

技术介绍

[0002]混合整数规划
(MIP)
是一种连续变量与整型变量耦合的优化问题，
MIP
广泛存在于涉及网络结构时空状态优化的工程问题中，比如涉及交通网络的车流均衡问题的道路规划
、
涉及电网功率平衡问题的电网线路规划
、
涉及铁路空槽槽位分配的轨道规划等问题
。
这些系统由于涉及到时空耦合的运行变量，规划周期的时间颗粒度往往较小，空间位置的网格化程度也较大，使得系统的优化变量既有连续型变量
、
又有整型变量，且变量之间的物理耦合约束条件众多
。
[0003]对于这样的大规模系统来说，其求解难度是
NP
‑
难，难以在多项式时间内获得最优解，而且工程实践中经常要求对
MIP
快速求解，以获得实时调度级别的决策结果
。
在此背景下，可行泵<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于可行泵的混合整数规划优化方法，其特征在于，包括：步骤
S1、
初始化相关参数取值，相关参数包括连续型变量
、
整型变量
、
权重系数
、
罚系数
、
外层循环的迭代次数；步骤
S2、
重启状态检测，在满足重启条件的情况下，执行重启操作；否则，执行步骤
S3
；步骤
S3、
开启内层循环，对松弛化模型进行求解，得到连续型可行解，直至内层循环收敛，执行步骤
S4
；步骤
S4、
对步骤
S3
得到的连续型可行解进行取整操作，获得整数型可行解，进行外层环收敛性判断：在不满足收敛的情况下，开启外层循环，执行惩罚框架下的更新操作
。2.
根据权利要求1所述的基于可行泵的混合整数规划优化方法，其特征在于，所述步骤
S1
中，初始化相关参数取值，具体如下：
{x
0,0
,z
0,0
}∈X
×
Z
；
w0＝1；其中，
x
0,0
表示松弛问题的连续型变量
x
l,k
在其取值集合
X
中的初始取值，
z
0,0
表示松弛问题的整型变量
z
l,k
在其取值集合
Z
中的初始取值；
w0表示权重系数
w
k
的初值取值；表示上罚系数向量的初始取值；
ρ0表示下罚系数向量
ρ
k
的初始取值，
k
为外层循环的迭代次数，
l
表示内层循环的迭代次数
。3.
根据权利要求1所述的基于可行泵的混合整数规划优化方法，其特征在于，所述步骤
S2
，具体为：当任意一个重启条件满足时，执行重启操作；否则，执行内层循环；第一重启条件，外循环的迭代次数达到上限值；第二重启条件，呈现为分数的松弛问题的连续型变量解的数量下降了
60
％
。4.
根据权利要求3所述的基于可行泵的混合整数规划优化方法，其特征在于，所述重启操作，包括：依据连续型变量
、
整型变量更新公式，重新设置连续型变量
、
整型变量的值；重新返回步骤
S1
，对除
x
0,0
、z
0,0
以外的相关参数进行初始化；其中，
x
0,0
表示松弛问题的连续型变量
x
l,k
在其取值集合
X
中的初始取值，
z
0,0
表示松弛问题的整型变量
z
l,k
在其取值集合
Z
中的初始取值
。5.
根据权利要求4所述的基于可行泵的混合整数规划优化方法，其特征在于，所述连续型变量
、
整型变量更新公式，具体为：其中，表示向下取整
。6.
根据权利要求3所述的基于可行泵的混合整数规划优化方法，其特征在于，所述呈现为分数的松弛问题的连续型变量解的数量
n
frac
的表达式为：其中，
num(
·
)
表示统计的数量值，表示在第
k
次外循环的第
l
次内循环中的第
i
个连续型可行解
。
7.
根据权利要求1所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志坚，戴景，李鹏程，李端宇，张德龙，严文国，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：