Konvexe Optimierungsprobleme mit einer nichtglatten Zielfunktion treten in vielen Anwendungen auf, beispielsweise im Zusammenhang mit Penalty-Verfahren fur differenzierbare Optimierungsprobleme, mit der Lagrange-Relaxation bei kombinatorischen Optimierungsproblemen oder bei der Strukturoptimierung von Stabwerken. Die wichtigsten numerischen Verfahren zur Losung solcher Optimierungsprobleme sind Subgradienten- und Bundle-Verfahren. Das Buch gibt eine kompakte Einfuhrung in die Grundlagen dieser Verfahren, die den Leser in die Lage versetzt, einfache Versionen der Verfahren selbst zu...
Konvexe Optimierungsprobleme mit einer nichtglatten Zielfunktion treten in vielen Anwendungen auf, beispielsweise im Zusammenhang mit Penalty-Verfahre...
Ziel des Buches ist es, eine Einfuhrung in die theoretischen Grundlagen, die numerischen Verfahren und die Anwendungen der nichtlinearen Optimierung zu geben. Die Auswahl wurde so getroffen, dass auch die praktische Vorgehensweise bei der Losung konkreter Aufgabenstellungen ausreichend berucksichtigt wird. Dazu betrachtet der Autor beispielsweise einfache Modelle fur Produktions- und Lagerhaltungsprobleme. An diesen Modellen erlautert er die theoretischen Resultate, diskutiert mogliche Varianten, Verbesserungen und Verfeinerungen der Modellierung und geht auf verschiedene Moglichkeiten zur...
Ziel des Buches ist es, eine Einfuhrung in die theoretischen Grundlagen, die numerischen Verfahren und die Anwendungen der nichtlinearen Optimierung z...
