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: 2023-03-27
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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: 2023-03-28
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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: 2023-04-04
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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: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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