用于混合整数的非线性规划，非线性规划的几个程序，用于混合整数的计算

求解混合整数非线性问题： 最小 p(x,y) st f(x,y) <= 0 st g(x,y) == 0 st lb <= x <= ub st nlb <= y <= nub x(yidx) 整数 其中 yidx 是逻辑索引向量 y 连续变量 该程序使用分支定界法解决非线性混合整数问题。NLP 松弛用 IPOPT 或 APOPT 解决。 文件： minlp.m - 解决示例 MINLP 问题 minlp.apm - MINLP 问题定义 其他： 文件夹中的 APM 函数库 (v.0.5.6) 进一步工作： 添加启发式方法以创建良好的初始整数 解分支和切割方法）

提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法，解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题；提出改进的自适应交替变异算子，提高算法的搜索性能；提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件，并对差分进化算法的选择算子进行改进，提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。

支持的超平面优化工具包 SHOT是用于解决混合整数非线性规划（MINLP）类的数学优化问题的软件。 除了MINLP问题外，SHOT还可以用于子类，例如NLP和MI（QC）QP。 SHOT最初仅用于凸MINLP问题，但从1.0版开始，它还具​​有解决非凸MINLP问题的功能，作为一种启发式方法，而无需提供任何全局最优性的保证。 SHOT还可以将某些非凸问题类型求解为全局最优值，并且对于非凸问题也保证目标函数值的边界。 可以使用SHOT 作为控制台应用程序， 来自 ， 在， 来自任何可以使用ASL的建模系统，例如 ， ）和 ， 使用以C ++实现的API。 SHOT需要使用解算器： ， 或 。 此外，还需要一个NLP求解器。 目前仅支持 。 如果SHOT与GAMS连接，则可以使用任何许可的NLP求解器。 该文档在项目网站。 SHOT是一个COIN-OR项目，并赢

该代码是免费提供的 Tamilselvi Selvaraj NSGA II Matlab 代码的修改版本，能够解决带约束的混合整数非线性规划。 使用上述算法解决了几个基准问题，包括整数变量的问题。 指导方针： 打开“NSGA_II_Abril_Test.m”。 选择您想要的“p”基准问题（p=2 ---> ZDT1 问题）。 运行“NSGA_II_Abril_Test.m”

BNB20 解决混合整数非线性优化问题。 它是一种分支定界算法。

本文研究了商业公司在定期内合理组织订货，使总花费达到最小的问题。在允许缺货和不允许缺货的两种情况下，建立了运输与库存整合优化的非线性整数规划模型。

nsga ii算法代码MATLAB 实数编码整数处理NSGA-II 能够解决混合整数非线性问题的多目标优化非排序遗传算法。 该代码是免费提供的Tamilselvi Selvaraj NSGA II Matlab代码的修订版本，能够解决带有约束的混合整数非线性规划。 使用上述算法解决了一些基准问题，包括整数变量问题。 准则：打开“ NSGA_II_Abril_Test.m”。 选择所需的“ p”基准问题（p = 2 ---> ZDT1问题）。 运行“ NSGA_II_Abril_Test.m”

求解混合整数非线性问题： 最小p（x，y） st f(x,y) <= 0 st g(x,y) == 0 st lb <= x <= ub st nlb <= y <=小头x(yidx) 整数，其中 yidx 是逻辑索引向量y 连续变量 该程序使用分支定界法解决非线性混合整数问题。 NLP 松弛问题通过IPOPT 或APOPT 解决。 文件： minlp.m - 解决示例 MINLP 问题minlp.apm - MINLP 问题定义其他： 文件夹中的 APM 函数库 (v.0.5.6) 进一步的工作： 添加启发式以创建良好的初始整数解决方案对问题添加切割（分支和切割方法） 一些测试表明它可以很好地处理多达大约 30 个整数变量和 10000 个 NLP 变量。 NLP 松弛的解决方案作为网络服务解决。 由于网络通信开销，求解时间可能比其他 MINLP 求解器（如 DICOPT、BON

帕维托 Pavito是用编写的混合整数凸规划（MICP）求解程序包。 MICP问题是凸的，除了一些变量采用二进制或整数值的限制之外。 Pavito通过构造凸可行集的顺序多面外逼近来解决MICP问题，类似于 。 Pavito通过MathOptInterface接口访问最新的MILP求解器和连续的，基于导数的非线性编程（NLP）求解器。 对于使用圆锥求解器而不是NLP求解器的算法，请使用 。 Pajarito是一个健壮的混合整数圆锥求解器，可以处理已建立的问题类别，例如混合整数二阶锥规划（MISOCP）和混合整数半定规划（MISDP）。 安装 可以通过Julia软件包管理器安装Pavito： julia> ] pkg> add Pavito 用法 有几种便捷的方法可以在Julia中建模MICP并访问Pavito： NLP模型 圆锥模型 X X X JuMP和Convex.jl