Optimeerimine

Valige oma optimeerimisülesande jaoks õige lahendusmeetod

Optimeerimine: algoritmid ja rakendused tutvustab optimeerimisülesannete lahendamise tehnikaid, rõhutades pigem kontseptsioone kui rangeid matemaatilisi detaile ja tõestusi.

Raamat käsitleb nii gradient- kui ka stohhastilisi meetodeid piiranguteta ja piirangutega optimeerimisülesannete lahendustehnikatena. See käsitleb konjugeeritud gradiendi meetodit, Broydeni, Fletcheri, Goldfarbi ja Shanno algoritmi, Powelli meetodit, karistusfunktsiooni, laiendatud Lagrange'i kordistaja meetodit, järjestikust ruutprogrammeerimist, võimalike suundade meetodit, geneetilisi algoritme, osakeste parve optimeerimist (PSO), simuleeritud lõõmutamist, sipelgakoloonia optimeerimist ja tabuotsingu meetodeid. Autor näitab, kuidas lahendada mittekumeraid mitme eesmärgiga optimeerimisülesandeid, kasutades PSO põhikoodi lihtsaid modifikatsioone. Raamat tutvustab ka multidistsiplinaarseid disaini optimeerimise (MDO) arhitektuure – mis on üks esimesi optimeerimisraamatuid, mis seda tegi – ning arendab tarkvarakoode simpleksmeetodi ja afiinse skaleerimise sisepunktide meetodi jaoks lineaarse programmeerimise probleemide lahendamiseks. Lisaks uurib see Gomory lõiketasandi meetodit, hargnemis-ja-seotud meetodit ning Balase algoritmi täisarvuliste programmeerimisülesannete jaoks.

Autor järgib algoritmide põhjal MATLAB-koodide väljatöötamiseks samm-sammult lähenemisviisi. Seejärel rakendab ta koode nii kirjandusest võetud standardfunktsioonide kui ka reaalsete rakenduste lahendamiseks, sealhulgas roboti keerulise trajektoori kujundamise probleemi, portfelli optimeerimise probleemi ja atmosfääri naasva keha mitme eesmärgiga kuju optimeerimise probleemi lahendamiseks. See praktiline lähenemine parandab teie arusaamist ja enesekindlust erinevate lahendusmeetodite käsitlemisel. MATLAB-koodid on saadaval raamatu CRC Pressi veebilehel.