Numerische Verfahren der konvexen, nichtglatten Optimierung
Konvexe Optimierungsprobleme mit einer nichtglatten Zielfunktion treten in vielen Anwendungen auf, beispielsweise im Zusammenhang mit Penalty-Verfahren für differenzierbare Optimierungsprobleme, mit der Lagrange-Relaxation bei kombinatorischen Optimierungsproblemen oder bei der Strukturoptimierung von Stabwerken. Die wichtigsten numerischen Verfahren zur Lösung solcher Optimierungsprobleme sind Subgradienten- und Bundle-Verfahren. Das Buch gibt eine kompakte Einführung in die Grundlagen dieser Verfahren, die den Leser in die Lage versetzt, einfache Versionen der Verfahren selbst zu implementieren.
Autor: | Alt, Walter |
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ISBN: | 9783519005131 |
Sprache: | Deutsch |
Seitenzahl: | 176 |
Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
Verlag: | Vieweg & Teubner |
Veröffentlicht: | 28.10.2004 |
Untertitel: | Eine anwendungsorientierte Einführung |
Schlagworte: | Approximative Ableitungen Approximative Abstiegsverfahren Bundle-Verfahren Gradientenverfahren Optimierung Optimierungsprobleme Subgradientenverfahren konvexe Mengen |
Prof. Dr. Walter Alt, Universität Jena