Numerische Verfahren der konvexen, nichtglatten Optimierung

Eine anwendungsorientierte Einführung

  • Authors
  • Walter Alt

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages 1-10
  2. Walter Alt
    Pages 11-24
  3. Walter Alt
    Pages 25-54
  4. Walter Alt
    Pages 55-68
  5. Walter Alt
    Pages 69-80
  6. Walter Alt
    Pages 81-96
  7. Walter Alt
    Pages 97-126
  8. Walter Alt
    Pages 127-132
  9. Walter Alt
    Pages 133-162
  10. Back Matter
    Pages 163-176

About this book

Introduction

In der konvexen, nichtglatten Optimierung betrachtet man das Problem,
ein Minimum einer konvexen Funktion zu berechnen, die
nicht überall differenzierbar ist. Solche Aufgabenstellungen treten
bei der Auswertung von Messdaten und in vielen Anwendungen
der Wirtschaftswissenschaften und der Technik auf. Dieses Lehrbuch
behandelt numerische Verfahren zur Lösung nichtglatter, konvexer
Optimierungsprobleme, die sich im praktischen Einsatz bewährt
haben. Die Verfahren werden so dargestellt, dass der Leser in der
Lage ist, einfache Versionen selbst zu implementieren. Zahlreiche
numerische Beispiele demonstrieren die Anwendung der Verfahren.

Keywords

Approximative Ableitungen Approximative Abstiegsverfahren Bundle-Verfahren Gradientenverfahren Optimierung Optimierungsprobleme Subgradientenverfahren konvexe Mengen

Bibliographic information

  • DOI https://doi.org/10.1007/978-3-322-80083-1
  • Copyright Information Vieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden 2004
  • Publisher Name Vieweg+Teubner Verlag
  • eBook Packages Springer Book Archive
  • Print ISBN 978-3-519-00513-1
  • Online ISBN 978-3-322-80083-1
  • About this book
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Oil, Gas & Geosciences
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