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A Reformulation-Linearization Technique (RLT) for semi-infinite and convex programs under mixed 0-1 and general discrete restrictions

机译：混合0-1和一般离散约束下半无限和凸程序的重构线性化技术（RLT）

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The Reformulation-Linearization Technique (RLT) provides a hierarchy of relaxations spanning the spectrum from the continuous relaxation to the convex hull representation for linear 0-1 mixed-integer and general mixed-discrete programs. We show in this paper that this result holds identically for semi-infinite programs of this type. As a consequence, we extend the RLT methodology to describe a construct for generating a hierarchy of relaxations leading to the convex hull representation for bounded 0-1 mixed-integer and general mixed-discrete convex programs, using an equivalent semi-infinite linearized representation for such problems as an intermediate stepping stone in the analysis. For particular use in practice, we provide specialized forms of the resulting first-level RLT formulation for such mixed 0-1 and discrete convex programs, and illustrate these forms through two examples.
机译：对于线性0-1混合整数和一般混合离散程序，重构线性化技术（RLT）提供了从连续弛豫到凸包表示的频谱弛豫层次。我们在本文中证明，这种结果对于这种类型的半无限程序同样成立。因此，我们扩展了RLT方法，以描述一种构造，该构造用于生成有界的0-1混合整数和一般混合离散离散凸程序的松弛层次，从而导致凸包表示，并使用等价的半无限线性化表示。这样的问题作为分析中的中间垫脚石。对于实际中的特殊用途，我们为此类0-1和离散凸程序提供了最终一级RLT公式的特殊形式，并通过两个示例说明了这些形式。

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