In den Ingenieur-, Natur- oder Wirtschaftswissenschaften ist es oft erforderlich, für ein spezifisches Problem die bestmögliche Lösung zu finden. Lässt sich dieses Problem mathematisch formulieren, dann stellt die mathematische Optimierung eine Reihe von Verfahren zur Verfügung, die zur Problemlösung angewendet werden können. Oftmals fällt es jedoch schwer, das passende Verfahren aus dem großen Angebot auszuwählen.
Dieses Buch bietet dem Leser eine ausführliche, zeitgemäße, anschauliche und verständliche Einführung in die Theorie und die wichtigsten Verfahren der unrestringierten und restringierten glatten nichtlinearen Optimierung einschließlich zugehöriger Algorithmen.
Großen Raum nehmen dabei numerische Experimente auf MATLAB-Basis ein, in denen vorgestellte Verfahren auf ausgewählte Beispielprobleme angewendet werden, um zu zeigen, welche Vor- aber auch Nachteile die jeweiligen Verfahren besitzen.
Alle Experimente wurden durch Starten von editierbaren MATLAB-Quellfiles unter dem von uns entwickelten Programmpaket EDULAB ausgeführt. Dieses Paket und die Experimentierdateien sowie die Lösung der Übungsaufgaben werden auf einer eigens diesem Buch gewidmeten Homepage zur Verfügung gestellt. Damit kann der Leser ohne Programmieraufwand unsere Experimente am Computer an über 200 Beispielproblemen selbst erleben und anschaulich sehen, was die Veränderung von Parametern in Optimierungsroutin
en bei der Lösung eines Optimierungsproblems bewirken kann.
Studierende und Praktiker lernen den sachgerechten Umgang mit Optimierungsroutinen.
Lehrende erhalten ein Werkzeug zur tabellarischen und grafischen Veranschaulichung von Optimierungsverfahren.
Forschende können in EDULAB neue Verfahren unter Erhalt der grafischen und tabellarischen Ausgaben einbinden und testen.
Editorial Reviews
Review
“Dieses ansprechend gestaltete Lehrbuch bietet eine umfassende Einführung in numerische Verfahren zur Lösung glatter nichtlinearer Optimierungsprobleme. … Zusätzlich zur Theorie mit Beweisen werden umfangreiche numerische Experimente in MATLAB präsentiert, um die Vor- und Nachteile der vorgestellten Algorithmen zu zeigen …“ (W. Huyer, in: Monatshefte für Mathematik, 2015)
Review
Besonders hervorzuheben: “- gute Aufbereitung der Algorithmen für eine einfachere Implementierung – viele Beispiele und vertiefende Aufgaben – numerische Modellrechnungen für qualitativen Vergleich von Algorithmen” (DI Gerhard Spindelberger, Wirtschaftsmathematik 2, Fachhochschule Oberösterreich, Steyr)
Das Buch bietet eine fundierte Darstellung der nichtlinearen Optimierung und spart dabei auch die, für angehende Mathematiker, notwendigen Beweise nicht aus. Dabei werden die vielen (Matlab) Beispiele gerade dem angewandten Mathematiker ein willkommenes Hilfsmittel sein. Jens Schönbohm, Fachhochschule Bielefeld
Sehr gutes aktuelles Buch, insbesondere die vielen numerischen Beispiele sind sehr hilfreich. Thomas Slawik, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
From the Back Cover
Dieses Buch bietet dem Leser eine ausführliche, zeitgemäße, anschauliche und verständliche Einführung in die Theorie und die wichtigsten Verfahren der unrestringierten und restringierten glatten nichtlinearen Optimierung einschließlich zugehöriger Algorithmen.
Großen Raum nehmen dabei numerische Experimente auf MATLAB-Basis ein, in denen vorgestellte Verfahren auf ausgewählte Beispielprobleme angewendet werden, um zu zeigen, welche Vor- aber auch Nachteile die jeweiligen Verfahren besitzen.
Alle Experimente wurden durch Starten von editierbaren MATLAB-Quellfiles unter dem von uns entwickelten Programmpaket EdOptLab ausgeführt. Dieses Paket und die Experimentierdateien sowie die Lösung der Übungsaufgaben werden auf einer eigens diesem Buch gewidmeten Homepage zur Verfügung gestellt. Damit kann der Leser ohne Programmieraufwand unsere Experimente am Computer an über 200 Beispielproblemen selbst erleben und anschaulich sehen, was die Veränderung von Parametern in Optimierungsroutinen bei der Lösung eines Optimierungsproblems bewirken kann.
Studierende und Praktiker lernen den sachgerechten Umgang mit Optimierungsroutinen.
Lehrende erhalten ein Werkzeug zur tabellarischen und grafischen Veranschaulichung von Optimierungsverfahren.
Forschende können in EdOptLab neue Verfahren unter Erhalt der grafischen und tabellarischen Ausgaben einbinden
und testen.
About the Author
Univ.-Prof. Dr. Armin Hoffmann und Dr. Tobias Gerlach halten am Institut für Mathematik der Technischen Universität Ilmenau mathematische Grundlagen- und Spezialvorlesungen für Mathematik- und Ingenieurstudenten. Ihre Forschungsgebiete sind in der mathematischen Optimierung angesiedelt. Dr. Rüdiger Reinhardt hat über 30 Jahre am Institut der Mathematik der TU Ilmenau die Theorie und die Verfahren der Optimierung gelehrt und das System EDULAB entwickelt, mit dessen Hilfe die im Buch beschriebenen Experimente ausgeführt worden sind.
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