【摘 要】
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针对低维线性分式规划问题,本文提出了一种分支定界的全局优化算法,建立了原问题的等价模型。该模型由线性目标函数以及一组线性和非线性约束组成,通过将非线性约束进行线性
【机 构】
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湖北文理学院机械与汽车工程学院,汽车零部件制造装备数字化湖北省协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（编号：51605150）, 湖北省教育厅自然科学重点项目（编号：D2062611）, 机电汽车湖北省优势特色学科群2016年度开放基金项目（编号：XKQ2016021）
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针对低维线性分式规划问题,本文提出了一种分支定界的全局优化算法,建立了原问题的等价模型。该模型由线性目标函数以及一组线性和非线性约束组成,通过将非线性约束进行线性松弛得到原问题的强化线性松弛模型,与直接去掉等价模型中的非线性约束的线性松弛方法相比,后者能得到更好的界,提高了算法的收敛速度。数值实验表明,算法的平均（最大,最小）分支数、CPU时间以及迭代次数有明显改善。
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