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Erscheint vorauss. 22. Juli 2024
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Dieses Lehrbuch gibt eine verständliche Einführung in die gemischt-ganzzahlige Optimierung, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit vielen Abbildungen illustriert. Grundlegende Lösungstechniken werden anhand von begleitenden Beispielen entwickelt, und die ausführliche Diskussion von Granularität setzt einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur gemischt-ganzzahligen Optimierung bereichert. Das Buch richtet sich daher an Personen aus verschiedenen Fachbereichen wie Mathematik,…mehr

Produktbeschreibung
Dieses Lehrbuch gibt eine verständliche Einführung in die gemischt-ganzzahlige Optimierung, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit vielen Abbildungen illustriert. Grundlegende Lösungstechniken werden anhand von begleitenden Beispielen entwickelt, und die ausführliche Diskussion von Granularität setzt einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur gemischt-ganzzahligen Optimierung bereichert.
Das Buch richtet sich daher an Personen aus verschiedenen Fachbereichen wie Mathematik, Naturwissenschaften, Ingenieurwissenschaften und Wirtschaftswissenschaften, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Zudem stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur gemischt-ganzzahligen Optimierung zu verwenden.

Autorenporträt
Prof. Dr. Oliver Stein ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet dort den Bereich für Kontinuierliche Optimierung am Institut für Operations Research. In der Forschung konzentriert er sich auf Entwurf und Implementierung von Optimierungsverfahren sowie deren theoretische Grundlagen. Seine Lehrschwerpunkte sind globale Optimierung, nichtlineare Optimierung, gemischt-ganzzahlige Optimierung, multikriterielle Optimierung, parametrische Optimierung und konvexe Analysis.