Practical Mathematical Optimization

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

Buch, Englisch, Band 97, 258 Seiten, 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 Computeranwendungen in der Mathematik
• Mathematik | Informatik Mathematik Mathematische Analysis Reelle Analysis
• Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Angewandte Mathematik, Mathematische Modelle
• Mathematik | Informatik Mathematik Operations Research
• Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Optimierung
• Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Numerische Mathematik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Algorithmen & Datenstrukturen

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