Mit etwas mehr als zweihundert Seiten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur nichtlinearen Optimierung zu verwenden. Viele geometrische Ansätze für das Verständnis sowohl von Optimalitätsbedingungen als auch von numerischen Verfahren setzen dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Dies betrifft insbesondere die ausführliche Behandlung der Probleme, die durch verschiedene funktionale Beschreibungen derselben Geometrie der Menge zulässiger Punkte entstehen können, und die dadurch motivierte Einführung von Constraint Qualifications für die Herleitung ableitungsbasierter Optimalitätsbedingungen. Die vorliegende zweite Auflage wurde überarbeitet und um einige Passagen ergänzt.
Aktualisiert: 2023-04-01
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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 etwas mehr als zweihundert Seiten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur nichtlinearen Optimierung zu verwenden. Viele geometrische Ansätze für das Verständnis sowohl von Optimalitätsbedingungen als auch von numerischen Verfahren setzen dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Dies betrifft insbesondere die ausführliche Behandlung der Probleme, die durch verschiedene funktionale Beschreibungen derselben Geometrie der Menge zulässiger Punkte entstehen können, und die dadurch motivierte Einführung von Constraint Qualifications für die Herleitung ableitungsbasierter Optimalitätsbedingungen. Die vorliegende zweite Auflage wurde überarbeitet und um einige Passagen ergänzt.
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.Die vorliegende zweite Auflage wurde überarbeitet und um einige Passagen ergänzt.
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 nichtlinearen Optimierung zu verwenden. Viele geometrische Ansätze für das Verständnis sowohl von Optimalitätsbedingungen als auch von numerischen Verfahren setzen dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Dies betrifft insbesondere die ausführliche Behandlung der Probleme, die durch verschiedene funktionale Beschreibungen derselben Geometrie der Menge zulässiger Punkte entstehen können, und die dadurch motivierte Einführung von Constraint Qualifications für die Herleitung ableitungsbasierter Optimalitätsbedingungen.
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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Mit fast zweihundert Seiten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur nichtlinearen Optimierung zu verwenden. Viele geometrische Ansätze für das Verständnis sowohl von Optimalitätsbedingungen als auch von numerischen Verfahren setzen dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Dies betrifft insbesondere die ausführliche Behandlung der Probleme, die durch verschiedene funktionale Beschreibungen derselben Geometrie der Menge zulässiger Punkte entstehen können, und die dadurch motivierte Einführung von Constraint Qualifications für die Herleitung ableitungsbasierter Optimalitätsbedingungen.
Aktualisiert: 2021-02-18
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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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