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Die Mathematische Optimierung gehört aufgrund rasanter wissenschaftlicher Entwicklung und weitreichender Anwendungsbreite zu den Eckpunkten eines Mathematikstudiums. Dieses Buch legt mit einer Einführung in die Lineare und Konvexe Optimierung eine solide Basis für komplexere Themen der Diskreten und Nichtlinearen Optimierung.
Prof. Dr. Rainer Burkard, Technische Universität Graz, ÖsterreichProf. Dr. Uwe Zimmermann, Technische Universität Braunschweig, Deutschland
I. Lineare Optimierung. Lineare Optimierungsmodelle.- Geometrie der Linearen Optimierung.- Das generische Simplexverfahren.- Nummerische und algorithmische Aspekte des Simplexverfahrens.- Alternative lineare Systeme und duale lineare Optimierungsaufgaben.- Polyederdarstellung und Dekomposition.- Sensitivität und parametrische Optimierung.- Komplexität der linearen Optimierung.- Ein generisches Innere Punkte Verfahren. Ganzzahlige Polyeder, Transport- und Flussprobleme.- II. Konvexe Optimierung. Nichtlineare Modelle.- Konvexe Mengen.- Konvexe Funktionen.- Minima konvexer Funktionen.- Verfahren zur Minimierung ohne Restriktionen.- Gradienten- und Newton-Verfahren.- Quadratische Optimierung.