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Communication dans un congrès

Node Selection Heuristics Using the Upper Bound in Interval Branch and Bound

Bertrand Neveu 1, 2, 3 Gilles Trombettoni 4 Ignacio Araya 5 
1 imagine [Marne-la-Vallée]
LIGM - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge, CSTB - Centre Scientifique et Technique du Bâtiment, ENPC - École des Ponts ParisTech
4 COCONUT - Agents, Apprentissage, Contraintes
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Abstract : We present in this article a new strategy for selecting the current node in an interval Branch and Bound algorithm for constrained global optimization. The standard best-first strategy selects the node with the lowest lower bound of the objective estimate. We propose in this article new node selection policies where an upper bound of each node/box is also taken into account. The good accuracy of this upper bound achieved by several operators leads to a good performance of the criterion. These new strategies obtain better experimental results than classical best-first search on difficult instances.
Type de document :
Communication dans un congrès
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https://hal-enpc.archives-ouvertes.fr/hal-01077483
Contributeur : Bertrand Neveu Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : vendredi 24 octobre 2014 - 18:04:53
Dernière modification le : jeudi 13 octobre 2022 - 08:19:16
Archivage à long terme le : : dimanche 25 janvier 2015 - 10:55:41

Fichier

17-MAGO.pdf
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Identifiants

  • HAL Id : hal-01077483, version 1

Citation

Bertrand Neveu, Gilles Trombettoni, Ignacio Araya. Node Selection Heuristics Using the Upper Bound in Interval Branch and Bound. MAGO-GOW: Global Optimization Workshop, Sep 2014, Malaga, Spain. ⟨hal-01077483⟩

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