Buch, Deutsch, 351 Seiten, Format (B × H): 140 mm x 216 mm, Gewicht: 448 g
Buch, Deutsch, 351 Seiten, Format (B × H): 140 mm x 216 mm, Gewicht: 448 g
Reihe: Teubner Studienbücher Mathematik
ISBN: 978-3-519-12090-2
Verlag: Vieweg+Teubner Verlag
Diesem Buch liegen verschiedene Grund- und Spezialvorlesungen zur Theorie und Numerik der Optimierung, welche die Autoren in den zuriickliegenden Jahren an der Technischen Universitat Dresden vorrangig fiir Studenten der Mathematik ge halten haben, zugrunde. Ebenso sind Erfahrungen aus Gastlehrtatigkeiten an an deren Universitaten, insbesondere an der Universitat Kuwait, eingeflossen. Das vorliegende Manuskript entstand aus dem Bediirfnis heraus, den Studieren den, aber auch mathematisch interessierten Naturwissenschaftlern und Ingenieuren ein Lehrbuch zur Verfiigung zu stellen, in dem gemeinsam wesentliche Grundprin zipien fUr unterschiedliche Klassen von Optimierungsaufgaben behandelt werden. Dabei umfaf3t das Spektrum der einbezogenen Probleme optimierungstheoretische Fragen, wie Existenz und Charakterisierung von Optima, Hauptlinien der algorith mischen Behandlung stetiger und diskreter Optimierungsprobleme bis hin zu spe ziellen Fragen, wie z.B. Dekompositionstechniken zur Beriicksichtigung problem spezifischer Strukturen. Das Buch widmet sich schwerpunktmaBig endlichdimensionalen stetigen und diskreten Optimierungsproblemen, zeigt aber auch Verallgemeinerungen zu Auf gaben in Funktionenraumen auf. Dabei wird im Unterschied zu existierenden Lehrbiichern, bei denen endlichdimensionale Probleme als Spezialfall abstrakter Aufgaben mit skizziert werden, hier exemplarisch eine Sicht von den endlichdimen sionalen Problemen ausgehend auf die abstrakten Aufgaben angestrebt. Insbeson dere sollen damit auch Verbindungen der Numerik der Optimierung zu anderen mathematischen Spezialgebieten, wie z.B. zur Methode der Finiten Elemente und zur Diskretisierung von Variationsungleichungen aufgezeigt werden.
Zielgruppe
Upper undergraduate
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
Weitere Infos & Material
1 Optimierungsaufgaben und Optimalitätskriterien.- 1.1 Globale und lokale Optima, Konvexität.- 1.2 Optimalitätsbedingungen.- 1.3 Semiinfinite Probleme.- 1.4 Ganzzahlige Probleme.- 1.5 Optimierung über Graphen.- 2 Dualität.- 2.1 Duale Probleme.- 2.2 Gestörte Optimierungsprobleme.- 2.3 Anwendungen der Dualität.- 3 Minimierung ohne Restriktionen.- 3.1 Gradientenverfahren.- 3.2 Das Newton-Verfahren.- 3.3 Quasi-Newton-Verfahren.- 3.4 CG-Verfahren.- 3.5 Minimierung nichtglatter Funktionen.- 4 Linear restringierte Probleme.- 4.1 Polyedrische Mengen.- 4.2 Lineare Optimierung.- 4.3 Minimierung über Mannigfaltigkeiten.- 4.4 Probleme mit Ungleichungsrestriktionen.- 5 Strafmethoden.- 5.1 Das Grundprinzip von Strafmethoden.- 5.2 Konvergenzabschätzungen.- 5.3 Modifizierte Lagrange-Funktionen.- 5.4 Strafmethoden und elliptische Randwertprobleme.- 6 Approximationsverfahren.- 6.1 Verfahren der zulässigen Richtungen.- 6.2 Überlinear konvergente Verfahren.- 7 Komplexität.- 7.1 Definitionen, Polynomialität.- 7.2 Nichtdeterministisch polynomiale Algorithmen.- 7.3 Optimierungsprobleme und die Klasse NP-hart.- 7.4 Komplexität in der linearen Optimierung.- 8 Innere-Punkt-Methoden.- 8.1 Innerer-Pfad-Methode für lineare Probleme.- 8.2 Parameterfreies Potential.- 8.3 Der Algorithmus von Karmarkar.- 8.4 Komplementaritätsprobleme.- 8.5 Komplexität der linearen Optimierung.- 9 Aufgaben über Graphen.- 9.1 Definitionen.- 9.2 Graphen und lineare Optimierung.- 9.3 Aufdatierungen in Graphen.- 9.4 Probleme aus der Klasse NP-vollständig.- 10 Die Methode branch and bound.- 10.1 Relaxation, Separation, Strategien.- 10.2 Branch and bound für GLO.- 10.3 Das Rundreiseproblem.- 11 Dekomposition.- 11.1 Dekompositionsprinzipien.- 11.2 Dynamische Optimierung.- 11.3 Ausgewählte Anwendungen.- 12Strukturuntersuchungen.- 12.1 Ganzzahlige Polyeder.- 12.2 Gültige Ungleichungen.- 12.3 Matroide, Greedy-Algorithmus.
