Practical Mathematical Optimization: Basic Optimization Theory and Gradient-Based Algorithms - Softcover
Buch 14 von 20: Applied Optimization
Inhaltsangabe
1.Introduction.- 2.Line search descent methods for unconstrained minimization.-3. Standard methods for constrained optimization.-4. Basic Example Problems.- 5. Some Basic Optimization Theorems.- 6. New gradient-based trajectory and approximation methods.- 7. Surrogate Models.- 8. Gradient-only solution strategies.- 9. Practical computational optimization using Python.- Appendix.- Index.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
