Introduction to Derivative-Free Optimization

Sprache: Englisch

Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2008

0898716683 / 9780898716689

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The absence of derivatives, often combined with the presence of noise or lack of smoothness, is a major challenge for optimization. This book explains how sampling and model techniques are used in derivative-free methods and how these methods are designed to efficiently and rigorously solve optimization problems. Although readily accessible to readers with a modest background in computational mathematics, it is also intended to be of interest to researchers in the field. Introduction to Derivative-Free Optimization is the first contemporary comprehensive treatment of optimization without derivatives.This book covers most of the relevant classes of algorithms from direct search to model-based approaches. It contains a comprehensive description of the sampling and modeling tools needed for derivative-free optimization; these tools allow the reader to better understand the convergent properties of the algorithms and identify their differences and similarities. Introduction to Derivative-Free Optimization also contains analysis of convergence for modified Nelder-Mead and implicit-filtering methods, as well as for model-based methods such as wedge methods and methods based on minimum-norm Frobenius models.

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9780898716689

Titel
Introduction to Derivative-Free Optimization
Autor
Andrew R. Conn, Katya Scheinberg, Luis N. Vicente
Verlag
Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US
Veröffentlichungsjahr
2008
Zustand
New
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
0898716683
ISBN-13
9780898716689
Artikelgewicht
530 Gramm
Abmessungen
17.15 x 1.27 x 24.13 cm

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