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Einführung in die lineare und nichtlineare Optimierung als Buch
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Einführung in die lineare und nichtlineare Optimierung

'Physica-Lehrbuch'. Auflage 2000. Book.
Buch (kartoniert)
Dieses Buch ist eine Einführung in die mathematische Theorie der Optimierung. Nach einer kurzen Beschreibung der Problemstellung und einer Übersicht über die grundlegenden Typen von Optimierungsaufgaben werden im zweiten Kapitel lineare Optimierungsp … weiterlesen
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Einführung in die lineare und nichtlineare Optimierung als Buch

Produktdetails

Titel: Einführung in die lineare und nichtlineare Optimierung
Autor/en: Detlef Gröger, Kurt Marti

ISBN: 3790812978
EAN: 9783790812978
'Physica-Lehrbuch'.
Auflage 2000.
Book.
Physica-Verlag HD

13. April 2000 - kartoniert - 216 Seiten

Beschreibung

Dieses Buch ist eine Einführung in die mathematische Theorie der Optimierung. Nach einer kurzen Beschreibung der Problemstellung und einer Übersicht über die grundlegenden Typen von Optimierungsaufgaben werden im zweiten Kapitel lineare Optimierungsprobleme behandelt, für die ein vollständiges Lösungsverfahren, der Simplexalgorithmus, zur Verfügung steht. Für die Lösung nichtlinearer Optimierungsaufgaben mit differenzierbaren bzw. konvexen Funktionen werden im dritten Kapitel notwendige und hinreichende Optimimalitätsbedingungen bereitgestellt. Bei der Darstellung des Stoffes wurde darauf geachtet, neue Begriffe und Methoden anhand vieler Beispiele auf anschauliche Art einzuführen. Vorausgesetzt werden einige wenige mathematische Grundkenntnisse, wie sie in jeder einführenden Vorlesung in die Höhere Mathematik vermittelt werden. Jeder Abschnitt schließt mit einer Reihe von Übungsaufgaben. Die ausführlichen Lösungen zu allen Aufgaben werden am Ende des Lehrbuchs gegeben.

Inhaltsverzeichnis

Optimierungsprobleme: Problemstellung und Überblick.- Lineare Programmierung (LP): Lineare Programme in Grundform.- Der Simplexalgorithmus.- Lösung des allgemeinen linearen Programms.- Dualität bei linearen Programmen.- Spezielle Typen von Minimierungsproblemen: Minimierungsprobleme ohne explizite Restriktionen: Charakterisierung der Lösungen.- Iterative (numerische) Lösungsverfahren.- Minimierungsprobleme mit expliziten Restriktionen: Vorbemerkungen.- Problem (1'a,c) für differenzierbare Funktionen.- Problem (1'a,b,c) für differenzierbare Funktionen.- Problem (1'a,b,+) für konvexe Funktionen.- Problem (1'a,b,+) für konvexe und differenzierbare Funktionen.- Anwendungen des Kuhn-Tucker-Theorems.- Lösungen der Übungsaufgaben.

Portrait

Dr. Kurt Marti ist Professor für Mathematik und Rechneranwendung an der Universität der Bundeswehr in München. Er ist Vorsitzender der IFIP-Arbeitsgruppe zur Stochastischen Optimierung und war Vorsitzender der GAMM-Special-Interest-Group Applied Stochastics and Optimization . Professor Marti ist Verfasser mehrerer deutsch- und englischsprachiger Fachbücher zur angewandten Mathematik und zur Optimierung und hat mehr als 160 Beiträge in wissenschaftlichen Zeitschriften veröffentlicht.
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