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Nonlinear Optimization Models and Applications

149,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

24.12.2020

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Tabellen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

394

Maße (L/B/H)

24/16,1/2,7 cm

Gewicht

680 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-367-44415-0

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Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

24.12.2020

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Tabellen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

394

Maße (L/B/H)

24/16,1/2,7 cm

Gewicht

680 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-367-44415-0

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Chapter 1. Nonlinear Optimization Overview

    1.1 Introduction
    1.2 Modeling
    1.3 Exercises

    Chapter 2. Review of Single Variable Calculus Topics
    2.1 Limits
    2.2 Continuity
    2.3 Differentiation
    2.4 Convexity

    Chapter 3. Single Variable Optimization

    3.1 Introduction
    3.2 Optimization Applications
    3.3 Optimization Models
    Constrained Optimization by Calculus

    Chapter 4. Single Variable Search Methods

    4.1 Introduction
    4.2 Unrestricted Search
    4.3 Dichotomous Search
    4.4 Golden Section Search
    4.5 Fibonacci Search
    4.6 Newton’s Method
    4.7 Bisection Derivative Search

    Chapter 5. Review of MV Calculus Topics
    5.1 Introduction, Basic Theory, and Partial Derivatives
    5.2 Directional Derivatives and The Gradient

    Chapter 6. MV Optimization

    6.1 Introduction
    6.2 The Hessian
    6.3 Unconstrained Optimization
    Convexity and The Hessian Matrix
    Max and Min Problems with Several Variables

    Chapter 7. Multi-variable Search Methods

    7.1 Introduction
    7.2 Gradient Search
    7.3 Modified Newton’s Method

    Chapter 8. Equality Constrained Optimization: Lagrange Multipliers

    8.1 Introduction and Theory
    8.2 Graphical Interpretation
    8.3 Computational Methods
    8.4 Modeling and Applications

    Chapter 9. Inequality Constrained Optimization; Kuhn-Tucker Methods

    9.1 Introduction
    9.2 Basic Theory
    9.3 Graphical Interpretation and Computational Methods
    9.4 Modeling and Applications

    Chapter 10. Method of Feasible Directions and Other Special NL Methods

    10.1 Methods of Feasible Directions
    Numerical methods (Directional Searches)
    Starting Point Methods
    10.2 Separable Programming
    10.3 Quadratic Programming

    Chapter 11. Dynamic Programming
    11.1 Introduction
    11.2 Continuous Dynamic Programming
    11.3 Modeling and Applications with Continuous DP
    11.4 Discrete Dynamic Programming
    11.5 Modeling and Applications with Discrete Dynamic Programming