大规模MINLP的智能解聚方法数据集

主要面向大规模优化问题解聚与高效求解方法研究，数据集基于国际标准测试库构建，包含超过1,500个混合整数非线性规划（MINLP）实例，覆盖凸与非凸两类问题，具有较强的代表性与挑战性。数据内容详细描述了各类优化模型的结构特征，包括变量规模、约束类型（线性与非线性）、非线性函数形式（如二次、多项式及一般非线性函数）以及对应的最优解或当前最佳已知解信息。相关实例广泛来源于化工过程优化等实际工程应用场景，能够真实反映复杂工业系统中的优化建模特征与求解难点。该数据集为解聚策略设计、算法性能评估及分布式优化研究提供了重要支撑。此外，数据集配套包含相关学术论文2篇及授权专利1篇，为理论方法研究与技术实现提供参考。整体数据规模约为1.2GB，数据体量大、结构规范，适用于大规模优化算法开发与测试验证。