Bültmann & Gerriets
Grundzüge der Globalen Optimierung
von Oliver Stein
Verlag: Springer-Verlag GmbH
Hardcover
ISBN: 978-3-662-62533-0
Auflage: 2. Aufl. 2021
Erschienen am 02.04.2021
Sprache: Deutsch
Format: 240 mm [H] x 168 mm [B] x 12 mm [T]
Gewicht: 345 Gramm
Umfang: 190 Seiten

Preis: 32,99 €
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Klappentext
Biografische Anmerkung
Inhaltsverzeichnis

Das vorliegende Lehrbuch ist eine Einführung in die globale Optimierung, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit 85 Abbildungen illustriert. Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Mit fast zweihundert Seiten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur globalen Optimierung zu verwenden. Die ausführliche Behandlung der globalen Lösbarkeit von Optimierungsproblemen unter anwendungsrelevanten Voraussetzungen setzt dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Anhand von Theorie und Algorithmen der glatten konvexen Optimierung verdeutlicht das Buch, dass die globale Lösung einer in der Praxis häufig auftretenden Klasse von Optimierungsproblemen effizient möglich ist, während es für die schwerer handhabbaren nichtkonvexen Probleme ausführlich die Ideen von Branch-and-Bound-Verfahren entwickelt.

Die vorliegende zweite Auflage wurde überarbeitet und um einige Passagen ergänzt.



Prof. Dr. Oliver Stein ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet dort den Bereich für Kontinuierliche Optimierung am Institut für Operations Research. In der Forschung konzentriert er sich auf Entwurf und Implementierung von Optimierungsverfahren sowie deren theoretische Grundlagen. Seine Lehrschwerpunkte sind globale Optimierung, nichtlineare Optimierung, gemischt-ganzzahlige Optimierung, konvexe Analysis und parametrische Optimierung.



1 Einführung.- 2 Konvexe Optimierungsprobleme.- 3 Nichtkonvexe Optimierungsprobleme.


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