Modern Numerical Nonlinear Optimization

· Springer Optimization and Its Applications หนังสือเล่มที่ 195 · Springer Nature
eBook
807
หน้า
คะแนนและรีวิวไม่ได้รับการตรวจสอบยืนยัน  ดูข้อมูลเพิ่มเติม

เกี่ยวกับ eBook เล่มนี้

This book includes a thorough theoretical and computational analysis of unconstrained and constrained optimization algorithms and combines and integrates the most recent techniques and advanced computational linear algebra methods. Nonlinear optimization methods and techniques have reached their maturity and an abundance of optimization algorithms are available for which both the convergence properties and the numerical performances are known. This clear, friendly, and rigorous exposition discusses the theory behind the nonlinear optimization algorithms for understanding their properties and their convergence, enabling the reader to prove the convergence of his/her own algorithms. It covers cases and computational performances of the most known modern nonlinear optimization algorithms that solve collections of unconstrained and constrained optimization test problems with different structures, complexities, as well as those with large-scale real applications.

The book is addressed to all those interested in developing and using new advanced techniques for solving large-scale unconstrained or constrained complex optimization problems. Mathematical programming researchers, theoreticians and practitioners in operations research, practitioners in engineering and industry researchers, as well as graduate students in mathematics, Ph.D. and master in mathematical programming will find plenty of recent information and practical approaches for solving real large-scale optimization problems and applications.

เกี่ยวกับผู้แต่ง

Neculai Andrei holds a position at the Center for Advanced Modeling and Optimization at the Academy of Romanian Scientists in Bucharest, Romania. Dr. Andrei’s areas of interest include mathematical modeling, linear programming, nonlinear optimization, high performance computing, and numerical methods in mathematical programming. In addition to this present volume, Neculai Andrei has published several books with Springer including A Derivative-free Two Level Random Search Method for Unconstrained Optimization (2021), Nonlinear Conjugate Gradient Methods for Unconstrained Optimization (2020), Continuous Nonlinear Optimization for Engineering Applications in GAMS Technology (2017), and Nonlinear Optimization Applications Using the GAMS Technology (2013).

ให้คะแนน eBook นี้

แสดงความเห็นของคุณให้เรารับรู้

ข้อมูลในการอ่าน

สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต
ติดตั้งแอป Google Play Books สำหรับ Android และ iPad/iPhone แอปจะซิงค์โดยอัตโนมัติกับบัญชีของคุณ และช่วยให้คุณอ่านแบบออนไลน์หรือออฟไลน์ได้ทุกที่
แล็ปท็อปและคอมพิวเตอร์
คุณฟังหนังสือเสียงที่ซื้อจาก Google Play โดยใช้เว็บเบราว์เซอร์ในคอมพิวเตอร์ได้
eReader และอุปกรณ์อื่นๆ
หากต้องการอ่านบนอุปกรณ์ e-ink เช่น Kobo eReader คุณจะต้องดาวน์โหลดและโอนไฟล์ไปยังอุปกรณ์ของคุณ โปรดทำตามวิธีการอย่างละเอียดในศูนย์ช่วยเหลือเพื่อโอนไฟล์ไปยัง eReader ที่รองรับ

อ่านซีรีส์นี้ต่อ

รายการอื่นๆ ที่เขียนโดย Neculai Andrei

eBook ที่คล้ายกัน