Titlebook: Optimierung; Einführung in mathem Florian Jarre,Josef Stoer Textbook 2019Latest edition Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Spri

doxazosin

Innere?–?Punkte?–?Methoden für Lineare Programmeiken der nichtlinearen Optimierung. Exponentielle Worst-case-Laufzeiten wie bei der Simplexmethode k?nnen bei Innere-Punkte-Verfahren nicht auftreten, und auch die auf Innere-Punkte-Verfahren basierenden numerischen Implementierungen sind oft sehr effizient. Die Grundlagen dazu sollen hier im Detail vorgestellt werden.

漫不經(jīng)心

Lineare Optimierung: Anwendungen, Netzwerkeichnen sich aber einzelne Problemklassen ab, in denen jeweils eine Methode besonders effizient ist. Eine Problemklasse, für die die Simplexmethode gut geeignet ist, sind spezielle lineare Programme, die von Optimierungsproblemen über Netzwerken herrühren. Im Folgenden werden dazu drei Beispiele vorgestellt.

expository

Projektionsverfahren je nach Struktur und Schwierigkeit des zu l?senden Problems unterschiedliche Verfahren vorgestellt. Wir beginnen mit dem Projektionsverfahren, einem recht einfachen Verfahren, welches das Konzept der Abstiegsverfahren aus Abschn.?6.2.3 auf Minimierungsprobleme mit konvexen Nebenbedingungen übertr?gt.

Carcinogen

Penalty -Funktionen und die erweiterte Lagrangefunktionen zur zu minimierenden Funktion positive Vielfache einer sogenannten Straffunktion hinzuaddiert werden. Bei einer geeigneten Verknüpfung mit der Lagrangefunktion aus Kap. 9 entstehen aus diesem Ansatz Verfahren, die auch für hochdimensionale Probleme geeignet sein k?nnen.

DEMUR

典型

Cultivate

Textbook 2019Latest edition Als g?ngige Verfahren für lineare Programme werden die Simplex- und Innere-Punkte-Methode vorgestellt. Im Bereich der nichtrestringierten Optimierung werden neben deterministischen Abstiegsverfahren und Trust-Region-Verfahren auch stochastische Abstiegsverfahren analysiert, die etwa beim maschinell

abnegate

改變立場(chǎng)

中止