Metody dekompozycji do rozwiązywania dużych problemów optymalizacyjnych

Zastanawiałem się, czy ktoś miał jakieś sugestie dotyczące tekstów lub artykułów ankietowych na temat metod dekompozycji (np. Dekompozycji pierwotnej, podwójnej, dekompozycji Dantziga-Wolfe'a) w celu rozwiązania dużych problemów programowania matematycznego.

Podobały mi się „Uwagi na temat metod dekompozycji” Stephena Boyda i dobrze byłoby znaleźć na przykład podręcznik, który bardziej szczegółowo omawia ten temat.

Ostatnio pracuję z technikami dekompozycji w programowaniu matematycznym: aplikacje inżynieryjne i naukowe Conejo, Castillo, Minguez i Garcia-Bertrand (http://www.springer.com/engineering/computational+intelligence+and+complexity/book/ 978-3-540-27685-2).

Obejmuje kilka różnych technik i, gdy mają one zastosowanie, w tym Dantzig-Wolfe i Benders, i uważam, że ma dobrą równowagę teorii i zastosowania. Szczególnie podoba mi się przykłady, ponieważ uważam, że bardzo przypominają one prawdziwe problemy, które chciałbym sformułować i rozwiązać.

Metodą, która przekształca macierz ograniczeń w wektor, obecnie metody dekompozycji często nie są wykorzystywane do rozwiązywania dużych problemów optymalizacyjnych.