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 |
|---|---|
| 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