Das Lehrbuch stellt einen informationstheoretischen Zugang zur globalen Optimierung vor, der insbesondere die Behandlung hochdimensionaler Pobleme erlaubt. Detailliert werden Fragestellungen aus der Kommunikationstechnik und den Wirtschaftswissenschaften behandelt, wobei sowohl die mathematischen Grundlagen wie auch Implementierungsdetails behandelt werden.
Aktualisiert: 2023-06-03
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Mit fast zweihundert Seiten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur globalen Optimierung zu verwenden. Die ausführliche Behandlung der globalen Lösbarkeit von Optimierungsproblemen unter anwendungsrelevanten Voraussetzungen setzt dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Anhand von Theorie und Algorithmen der glatten konvexen Optimierung verdeutlicht das Buch, dass die globale Lösung einer in der Praxis häufig auftretenden Klasse von Optimierungsproblemen effizient möglich ist, während es für die schwerer handhabbaren nichtkonvexen Probleme ausführlich die Ideen von Branch-and-Bound-Verfahren entwickelt.Die vorliegende zweite Auflage wurde überarbeitet und um einige Passagen ergänzt.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Mit fast zweihundert Seiten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur globalen Optimierung zu verwenden. Die ausführliche Behandlung der globalen Lösbarkeit von Optimierungsproblemen unter anwendungsrelevanten Voraussetzungen setzt dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Anhand von Theorie und Algorithmen der glatten konvexen Optimierung verdeutlicht das Buch, dass die globale Lösung einer in der Praxis häufig auftretenden Klasse von Optimierungsproblemen effizient möglich ist, während es für die schwerer handhabbaren nichtkonvexen Probleme ausführlich die Ideen von Branch-and-Bound-Verfahren entwickelt.Die vorliegende zweite Auflage wurde überarbeitet und um einige Passagen ergänzt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Das Lehrbuch stellt einen informationstheoretischen Zugang zur globalen Optimierung vor, der insbesondere die Behandlung hochdimensionaler Pobleme erlaubt. Detailliert werden Fragestellungen aus der Kommunikationstechnik und den Wirtschaftswissenschaften behandelt, wobei sowohl die mathematischen Grundlagen wie auch Implementierungsdetails behandelt werden.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Mit fast zweihundert Seiten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur globalen Optimierung zu verwenden. Die ausführliche Behandlung der globalen Lösbarkeit von Optimierungsproblemen unter anwendungsrelevanten Voraussetzungen setzt dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Anhand von Theorie und Algorithmen der glatten konvexen Optimierung verdeutlicht das Buch, dass die globale Lösung einer in der Praxis häufig auftretenden Klasse von Optimierungsproblemen effizient möglich ist, während es für die schwerer handhabbaren nichtkonvexen Probleme ausführlich die Ideen von Branch-and-Bound-Verfahren entwickelt.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Das Augenmerk des Textes besteht darin, Freude und Interesse am Lösen angewandter Optimierungsprobleme zu wecken sowie mithilfe der taramath-JavaScript-Bibliothek den Einstieg zur Lösung praxisnaher Aufgabenstellungen zu erleichtern. Hierfür wurde insbesondere auf komplexe Beweise verzichtet: Zum Verständnis der zentralen Inhalte werden lediglich grundlegende Kenntnisse aus der Differenzial- und Integralrechnung sowie der linearen Algebra vorausgesetzt.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Das Augenmerk des Textes besteht darin, Freude und Interesse am Lösen angewandter Optimierungsprobleme zu wecken sowie mithilfe der taramath-JavaScript-Bibliothek den Einstieg zur Lösung praxisnaher Aufgabenstellungen zu erleichtern. Hierfür wurde insbesondere auf komplexe Beweise verzichtet: Zum Verständnis der zentralen Inhalte werden lediglich grundlegende Kenntnisse aus der Differenzial- und Integralrechnung sowie der linearen Algebra vorausgesetzt.
Aktualisiert: 2018-08-02
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Das Augenmerk des Textes besteht darin, Freude und Interesse am Lösen angewandter Optimierungsprobleme zu wecken sowie mithilfe der taramath-JavaScript-Bibliothek den Einstieg zur Lösung praxisnaher Aufgabenstellungen zu erleichtern. Hierfür wurde insbesondere auf komplexe Beweise verzichtet: Zum Verständnis der zentralen Inhalte werden lediglich grundlegende Kenntnisse aus der Differenzial- und Integralrechnung sowie der linearen Algebra vorausgesetzt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Mit fast zweihundert Seiten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur globalen Optimierung zu verwenden. Die ausführliche Behandlung der globalen Lösbarkeit von Optimierungsproblemen unter anwendungsrelevanten Voraussetzungen setzt dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Anhand von Theorie und Algorithmen der glatten konvexen Optimierung verdeutlicht das Buch, dass die globale Lösung einer in der Praxis häufig auftretenden Klasse von Optimierungsproblemen effizient möglich ist, während es für die schwerer handhabbaren nichtkonvexen Probleme ausführlich die Ideen von Branch-and-Bound-Verfahren entwickelt.
Aktualisiert: 2021-02-24
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Aktualisiert: 2022-05-27
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Das Lehrbuch stellt einen informationstheoretischen Zugang zur globalen Optimierung vor, der insbesondere die Behandlung hochdimensionaler Pobleme erlaubt. Detailliert werden Fragestellungen aus der Kommunikationstechnik und den Wirtschaftswissenschaften behandelt, wobei sowohl die mathematischen Grundlagen wie auch Implementierungsdetails behandelt werden.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Simulationsbasierte Optimierung ist die leistungsfähigste Methode zur Termin- und Kapazitätsplanung. Der hohe Rechenaufwand, mit dem sie verbunden ist, behindert jedoch ihren Einsatz in der industriellen Praxis. Diesem Problem kann durch die Verwendung reduzierter Simulationsmodelle begegnet werden. Diese Arbeit gibt zunächst einen Überblick über simulationsbasierte Optimierung zur Termin- und Kapazitätsplanung sowie über bekannte Verfahren zur Reduktion von Simulationsmodellen. Anschließend präsentiert sie ein neues, generalisiertes Verfahren zum Erstellen reduzierter Simulationsmodelle von Produktionsprozessen. Das Reduktionsverfahren wird softwaretechnisch realisiert und sowohl bedienungstheoretisch als auch empirisch untersucht.
Aktualisiert: 2019-12-19
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In der minimal-invasiven Chirurgie ist die Wahl der Zugänge für den Erfolg einer Operation entscheidend. Beim Einsatz eines Robotersystems besteht Kollisionsgefahr der Roboterarme. Die vorgestellte wissensbasierte Planung ermöglicht effizientere und effektivere Operationen. Der Operationsablauf wird erlernt und in einer probabilistischen Wissensbasis gespeichert. Das Wissen wird zudem für ein prädiktives Kameraführungssystem genutzt. Die Metaheuristik STO wird vorgestellt.
Aktualisiert: 2021-02-11
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In dieser Arbeit wird die automatische Berechnung von Steigungstupeln zweiter und höherer Ordnung behandelt. Die entwickelten Techniken werden in einem Algorithmus zur verifizierten globalen Optimierung verwendet. Anhand von Testbeispielen auf einem Rechner wird der neue Algorithmus mit einem Algorithmus aus der Literatur verglichen.
Aktualisiert: 2021-02-11
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