Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.
Aktualisiert: 2023-06-09
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Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.
Aktualisiert: 2023-06-09
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Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.
Aktualisiert: 2023-06-07
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Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.
Aktualisiert: 2023-06-07
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In diesem Werk wird ein neues Konzept zur Lösung von Optimierungsproblemen mit unsicheren Randbedingungen und unsicheren Modellparametern vorgestellt. Lösungsansätze für lineare und nichtlineare, stationäre und dynamische Optimierungsprobleme mit Unsicherheiten werden entwickelt und auf verschiedene Optimierungsaufgaben der Industrie angewendet. Das Ergebnis liefert optimale und zuverlässige Entscheidungen für Prozessführung und Prozessdesign auch unter Unsicherheiten. So kann eine signifikante Steigerung sowohl der Wirtschaftlichkeit als auch der Zuverlässigkeit von Prozessen im Vergleich zu den konventionellen Entscheidungen erzielt werden.
Aktualisiert: 2023-05-29
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In diesem Werk wird ein neues Konzept zur Lösung von Optimierungsproblemen mit unsicheren Randbedingungen und unsicheren Modellparametern vorgestellt. Lösungsansätze für lineare und nichtlineare, stationäre und dynamische Optimierungsprobleme mit Unsicherheiten werden entwickelt und auf verschiedene Optimierungsaufgaben der Industrie angewendet. Das Ergebnis liefert optimale und zuverlässige Entscheidungen für Prozessführung und Prozessdesign auch unter Unsicherheiten. So kann eine signifikante Steigerung sowohl der Wirtschaftlichkeit als auch der Zuverlässigkeit von Prozessen im Vergleich zu den konventionellen Entscheidungen erzielt werden.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.
Aktualisiert: 2023-05-19
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Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.
Aktualisiert: 2023-05-19
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Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Aktualisiert: 2023-05-11
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Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.
Aktualisiert: 2023-04-24
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Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.
Aktualisiert: 2023-04-24
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Dieses Buch entwickelt verständlich und gut nachvollziehbar diejenigen Themen der Mathematik, die für ein erfolgreiches Studium der Wirtschaftswissenschaften unverzichtbar sind. Hierbei wird die mathematische Darstellung stets durch ökonomische Anwendungen motiviert. Zahlreiche farbige Abbildungen und Übersichten visualisieren den Stoff; ausführliche Erläuterungen und Übungsaufgaben helfen, ihn zu verstehen und zu beherrschen.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Dieses Buch entwickelt verständlich und gut nachvollziehbar diejenigen Themen der Mathematik, die für ein erfolgreiches Studium der Wirtschaftswissenschaften unverzichtbar sind. Hierbei wird die mathematische Darstellung stets durch ökonomische Anwendungen motiviert. Zahlreiche farbige Abbildungen und Übersichten visualisieren den Stoff; ausführliche Erläuterungen und Übungsaufgaben helfen, ihn zu verstehen und zu beherrschen.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Für Dozenten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur parametrischen Optimierung zu verwenden.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Für Dozenten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur parametrischen Optimierung zu verwenden.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Philipp Schade stellt Kriterien für quadratische Optimierungsprobleme vor, die es erlauben, überflüssige Nebenbedingungen frühzeitig zu identifizieren. Er integriert diese Kriterien in die derzeit führende Klasse von Lösungsverfahren zur quadratischen Optimierung und stellt ein modifiziertes Innere-Punkte-Verfahren vor.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Konvexe Optimierungsprobleme mit einer nichtglatten Zielfunktion treten in vielen Anwendungen auf, beispielsweise im Zusammenhang mit Penalty-Verfahren für differenzierbare Optimierungsprobleme, mit der Lagrange-Relaxation bei kombinatorischen Optimierungsproblemen oder bei der Strukturoptimierung von Stabwerken. Die wichtigsten numerischen Verfahren zur Lösung solcher Optimierungsprobleme sind Subgradienten- und Bundle-Verfahren. Das Buch gibt eine kompakte Einführung in die Grundlagen dieser Verfahren, die den Leser in die Lage versetzt, einfache Versionen der Verfahren selbst zu implementieren.
Aktualisiert: 2023-03-14
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