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首页> 外文期刊>RAIRO Operation Research >COMBINATION OF TWO UNDERESTIMATORS FOR UNIVARIATE GLOBAL OPTIMIZATION
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COMBINATION OF TWO UNDERESTIMATORS FOR UNIVARIATE GLOBAL OPTIMIZATION

机译：结合两个估计不足以进行全局全局优化

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In this work, we propose a new underestimator in branch and bound algorithm for solving univariate global optimization problems. The new underestimator is a combination of two underestimators, the classical one used in alpha BB method (see Androulakis et al. [J. Glob. Optim. 7 (1995) 337-3637]) and the quadratic underestimator developed in Hoai An and Ouanes [RAIRO: OR 40 (2006) 285-302]. We show that the new underestimator is tighter than the two underestimators. A convex/concave test is used to accelerate the convergence of the proposed algorithm. The convergence of our algorithm is shown and a set of test problems given in Casado et al. [J. Glob. Optim. 25 (2003) 345-362] are solved efficiently.
机译：在这项工作中，我们在分支定界算法中提出了一种新的低估器，用于解决单变量全局优化问题。新的低估器是两个低估器的组合，这是在alpha BB方法中使用的经典低估器（请参阅Androulakis等人[J. Glob。Optim。7（1995）337-3637]）和在Hoai An和Ouanes开发的二次低估器。 [RAIRO：OR 40（2006）285-302]。我们表明，新的低估比两个低估都严格。使用凸/凹测试来加快算法的收敛速度。显示了我们算法的收敛性，并在Casado等人中给出了一系列测试问题。 [J.球最佳25（2003）345-362]得到有效解决。

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