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Originaltitel:
Linear and Nonlinear Optimization
Inhalt des Buches:
Dieses Lehrbuch über lineare und nichtlineare Optimierung richtet sich an Studenten mit Hochschulabschluss und fortgeschrittene Studenten in Operations Research und verwandten Bereichen. Es ist sowohl literarisch als auch mathematisch stark, erfordert aber keine Vorkenntnisse in Optimierung. Wie der Titel bereits andeutet, ist das Buch in zwei Teile gegliedert, die in ihren einzelnen Kapiteln LP-Modelle und Anwendungen, lineare Gleichungen und Ungleichungen, den Simplex-Algorithmus, die Fortsetzung des Simplex-Algorithmus, Dualität und den dualen Simplex-Algorithmus, Postoptimalitätsanalysen, rechnerische Überlegungen, nichtlineare (NLP) Modelle und Anwendungen, ungebundene Optimierung, Abstiegsmethoden, Optimalitätsbedingungen, Probleme mit linearen Beschränkungen, Probleme mit nichtlinearen Beschränkungen, Innenraummethoden und einen Anhang mit mathematischen Konzepten behandeln. Jedes Kapitel endet mit einer Reihe von Übungen.
Das Buch basiert auf Vorlesungsskripten, die die Autoren in zahlreichen Optimierungskursen verwendet haben, die sie an der Stanford University gehalten haben. Der Schwerpunkt liegt auf Modellierung und numerischen Algorithmen für die Optimierung mit kontinuierlichen (nicht ganzzahligen) Variablen. Die Diskussion stellt die zugrunde liegende Theorie dar, ohne sich dabei immer auf formale mathematische Beweise zu konzentrieren (die in den zitierten Referenzen zu finden sind). Ein weiteres Merkmal dieses Buches ist die Einbeziehung kultureller und historischer Aspekte, die meist in den Fußnoten zu finden sind.
„Dieses Buch ist ein wahres Juwel. Den Autoren gelingt es meisterhaft, die gesamte relevante Theorie klar und prägnant darzustellen und gleichzeitig unnötige, langweilige mathematische Details zu vermeiden. Es ist ein ideales Buch für den Unterricht in einem ein- oder zweisemestrigen Masterkurs in Optimierung - es deckt die lineare und nichtlineare Programmierung umfassend ab und schafft ein Gleichgewicht zwischen Modellierung, algorithmischer Theorie, Berechnung, Implementierung, erhellenden historischen Fakten und zahlreichen interessanten Beispielen und Übungen. Aufgrund der Klarheit der Darstellung dient dieses Buch auch als wertvolle Referenz für das Selbststudium“.
Professor Ilan Adler,.
IEOR-Abteilung,.
UC Berkeley.
„Eine sorgfältig ausgearbeitete Einführung in die wichtigsten Elemente und Anwendungen der mathematischen Optimierung. Dieser Band präsentiert die wesentlichen Konzepte der linearen und nichtlinearen Programmierung in einem zugänglichen Format, das mit Anekdoten, Beispielen und Übungen gefüllt ist, die das Thema zum Leben erwecken. Die Autoren bringen ihre jahrzehntelange Erfahrung in der Optimierung ein, um den historischen Kontext zu bereichern. Geeignet für fortgeschrittene Studenten und Masterstudenten in Managementwissenschaften, Operations Research und verwandten Bereichen“.
Michael P. Friedlander,.
IBM-Professor für Computerwissenschaften,.
Professor für Mathematik,.
Universität von British Columbia.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781493970537 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2017 |
| Seitenzahl: | 614 |
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