Practical Mathematical Optimization : Basic Optimization Theory and Gradient-Based Algorithms

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2018

3319775855 / 9783319775852

Serie: Buch 123 von 176 - Springer Optimization and Its Applications

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This textbook presents a wide range of tools for a course in mathematical optimization for upper undergraduate and graduate students in mathematics, engineering, computer science, and other applied sciences. Basic optimization principles are presented with emphasis on gradient-based numerical optimization strategies and algorithms for solving both smooth and noisy discontinuous optimization problems. Attention is also paid to the difficulties of expense of function evaluations and the existence of multiple minima that often unnecessarily inhibit the use of gradient-based methods. This second edition addresses further advancements ofgradient-only optimization strategies to handlediscontinuities in objective functions. New chapters discuss the construction of surrogate models as well as new gradient-only solution strategies andnumerical optimizationusing Python. A special Python module is electronically available (via springerlink) that makes the new algorithms featured in the text easily accessible and directly applicable. Numerical examples and exercises are included to encourage senior- to graduate-level students to plan, execute, and reflect on numerical investigations. By gaining a deep understanding of the conceptual material presented, students, scientists, and engineers will be able to develop systematic and scientific numerical investigative skills.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783319775852

Titel
Practical Mathematical Optimization : Basic Optimization Theory and Gradient-Based Algorithms
Autor
Jan A Snyman
Verlag
Springer
Veröffentlichungsjahr
2018
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3319775855
ISBN-13
9783319775852
Ausgabe
2. Auflage
Artikelgewicht
764 Gramm
Abmessungen
241x160x27 mm
Serie
Buch 123 von 176: Springer Optimization and Its Applications

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