大規模な最適化問題を解くための分解方法

大規模な数理計画問題を解決するための分解方法（原始、双対、ダンツィッヒ・ウルフ分解など）に関するテキストや調査記事に関する提案があるのではないかと思いました。

私はスティーブン・ボイドの「分解方法に関する注意事項」が好きでした。例えば、このトピックをより詳細に扱った教科書を見つけるのは素晴らしいことです。

最近、私は数学プログラミングの分解技術で働いてきました：Conejo、Castillo、Minguez、Garcia-Bertrand（http://www.springer.com/engineering/computational+intelligence+and+complexity/book/） 978-3-540-27685-2）。

Dantzig-WolfeやBendersなど、いくつかの異なる手法とそれらが適用可能な場合について説明しますが、理論と応用のバランスが取れていることがわかります。私は特に例が好きです。なぜなら、それらは私が定式化して解決したいと思うかもしれない実際の問題に非常に似ていると思うからです。

制約行列がベクトルに変換する方法により、今日では、分解方法は大規模な最適化問題の解決に使用されないことがよくあります。