Métodos de decomposição para resolver grandes problemas de otimização

Fiquei imaginando se alguém teria alguma sugestão de textos ou artigos de pesquisa sobre métodos de decomposição (por exemplo, decomposições primal, dupla, Dantzig-Wolfe) para resolver grandes problemas de programação matemática.

Gostei das "Notas sobre métodos de decomposição" , de Stephen Boyd , e seria ótimo encontrar, por exemplo, um livro que cubra esse tópico com mais detalhes.

Ultimamente, tenho trabalhado com técnicas de decomposição em programação matemática: aplicações de engenharia e ciências de Conejo, Castillo, Minguez e Garcia-Bertrand (http://www.springer.com/engineering/computational+intelligence+and+complexity/book/ 978-3-540-27685-2).

Ele abrange várias técnicas diferentes e quando elas são aplicáveis, incluindo Dantzig-Wolfe e Benders, e acho que ele tem um bom equilíbrio entre teoria e aplicação. Gosto particularmente dos exemplos, porque acho que eles se parecem muito com problemas reais que eu gostaria de formular e resolver.

Por método que a matriz Constraint converte em vetor, hoje em dia, os métodos de decomposição geralmente não são usados ​​para resolver grandes problemas de otimização.