Mixed-Integer Programming — Exacte optimalisatie over continue en gehele beslissingen
Mixed-Integer Programming (MIP) is een wiskundig optimalisatiekader waarin sommige beslissingsvariabelen gehele waarden moeten aannemen, terwijl andere continu mogen zijn. Het generaliseert lineaire programmering en wordt veelvuldig toegepast in operationeel onderzoek, logistiek, planning, toewijzing van middelen en engineeringontwerp, waar beperkingen op ondeelbaarheid — zoals ja/nee-beslissingen of gehele eenheden — op natuurlijke wijze voorkomen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+6 more
Bronnen
- Nemhauser, G. L., Wolsey, L. A. (1988). Integer and Combinatorial Optimization. Wiley-Interscience, New York. ISBN: 9780471359432
- Wolsey, L. A. (1998). Integer Programming. Wiley-Interscience, New York. ISBN: 9780471283669
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Mixed-Integer Programming (MIP) — Mathematical optimization with continuous and integer decision variables. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/simulation/mixed-integer-programming
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Branch and BoundOptimalisatie↔ compare
- Dynamische programmeringOptimalisatie↔ compare
- Genetisch AlgoritmeOptimalisatie↔ compare
- Lineaire programmeringOptimalisatie↔ compare
- Multi-Objective Mixed-Integer ProgrammingSimulatie↔ compare
- Stochastisch Gemengd-Geheelgetal ProgrammerenSimulatie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →