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Convex Relaxations for Mixed-Integer Nonlinear Programs (eBook, PDF)

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This thesis deals with new techniques to construct a strong convex relaxation for a mixed-integer nonlinear program (MINLP). While local optimization software can quickly identify promising operating points of MINLPs, the solution of the convex relaxation provides a global bound on the optimal value of the MINLP that can be used to evaluate the quality of the local solution. Certainly, the efficiency of this evaluation is strongly dependent on the quality of the convex relaxation. Convex relaxations of general MINLPs can be constructed by replacing each nonlinear function occurring ...

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