Practical Mathematical Optimization

An Introduction to Basic Optimization Theory and Classical and New Gradient-Based Algorithms
2005
ISBN: 978-0-387-24348-1
Verlag: Springer

Buch, Englisch, Band 97, 258 Seiten, Book, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 1270 g

Reihe: Applied Optimization

This book presents basic optimization principles and gradient-based algorithms to a general audience, in a brief and easy-to-read form. It enables professionals to apply optimization theory to engineering, physics, chemistry, or business economics.

Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Snyman, Jan

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Optimierung
• Mathematik | Informatik Mathematik Mathematische Analysis Reelle Analysis
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Algorithmen & Datenstrukturen
• Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Angewandte Mathematik, Mathematische Modelle
• Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Computeranwendungen in der Mathematik
• Mathematik | Informatik Mathematik Operations Research
• Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Numerische Mathematik

Inhaltsverzeichnis

Preface
Table of Notation Chapter 1. Introduction
Chapter 2. Line Search Descent Methods for Unconstrained Minimization
Chapter 3. Standard Methods for Constrained Optimization
Chapter 4. New Gradient-Based Trajectory and Approximation Methods
Chapter 5. Example Problems
Chapter 6. Some Theorems
Chapter 7. The Simplex Method for Linear Programming Problems Bibliography
Index