Resumen

Proponemos un algoritmo reducido de branch and bound para problemas de programación cuadrática con restricciones cuadráticas. En este algoritmo, determinamos la cota inferior del valor óptimo del problema original construyendo un problema de programación lineal de relajación. Al mismo tiempo, para mejorar el grado de aproximación y la tasa de convergencia de la aceleración, se utiliza en el algoritmo una estrategia de reducción rectangular. Los experimentos numéricos muestran que el algoritmo propuesto es factible y eficaz y puede resolver problemas de tamaño pequeño y mediano.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:algoritmo, problema de programación lineal de relajación, problemas de programación cuadrática, estrategia de reducción rectangular, experimentos numéricos, tasa de convergencia, valor óptimo, problema original, restricciones cuadráticas, algoritmo reducido
• Keywords:algorithm, linear relaxation programming problem, quadratic programming problems, rectangular reduction strategy, numerical experiments, convergence rate, optimal value, original problem, quadratic constraints, reduced algorithm