Klappentext

Diesem Buch liegen verschiedene Grund-und Spezialvorlesungen zur Theorie und Numerik der Optimierung, welche die Autoren in den zurückliegenden Jahren an der Technischen Universität Dresden vorrangig für Studenten der Mathematik ge­ halten haben, zugrunde. Ebenso sind Erfahrungen aus Gastlehrtätigkeiten an an­ deren Universitäten, insbesondere an der Universität Kuwait, eingeflossen. Das vorliegende Manuskript entstand aus dem Bedürfnis heraus, den Studieren­ den, aber auch mathematisch interessierten Naturwissenschaftlern und Ingenieuren ein Lehrbuch zur Verfügung zu stellen, in dem gemeinsam wesentliche Grundprin­ zipien für unterschiedliche Klassen von Optimierungsaufgaben behandelt werden. Dabei umfaßt das Spektrum der einbezogenen Probleme optimierungstheoretische Fragen, wie Existenz und Charakterisierung von Optima, Hauptlinien der algorith­ mischen Behandlung stetiger und diskreter Optimierungsprobleme bis hin zu spe­ ziellen Fragen, wie z.B. Dekompositionstechniken zur Berücksichtigung problem­ spezifischer Strukturen. Das Buch widmet sich schwerpunktmäßig endlichdimensionalen stetigen und diskreten Optimierungsproblemen, zeigt aber auch Verallgemeinerungen zu Auf­ gaben in Funktionenräumen auf. Dabei wird im Unterschied zu existierenden Lehrbüchern, bei denen endlichdimensionale Probleme als Spezialfall abstrakter Aufgaben mit skizziert werden, hier exemplarisch eine Sicht von den endlichdimen­ sionalen Problemen ausgehend auf die abstrakten Aufgaben angestrebt. Insbeson­ dere sollen damit auch Verbindungen der Numerik der Optimierung zu anderen mathematischen Spezialgebieten, wie z.B. zur Methode der Finiten Elemente und zur Diskretisierung von Variationsungleichungen aufgezeigt werden.

Inhalt
1 Optimierungsaufgaben und Optimalitätskriterien.- 1.1 Globale und lokale Optima, Konvexität.- 1.2 Optimalitätsbedingungen.- 1.3 Semiinfinite Probleme.- 1.4 Ganzzahlige Probleme.- 1.5 Optimierung über Graphen.- 2 Dualität.- 2.1 Duale Probleme.- 2.2 Gestörte Optimierungsprobleme.- 2.3 Anwendungen der Dualität.- 3 Minimierung ohne Restriktionen.- 3.1 Gradientenverfahren.- 3.2 Das Newton-Verfahren.- 3.3 Quasi-Newton-Verfahren.- 3.4 CG-Verfahren.- 3.5 Minimierung nichtglatter Funktionen.- 4 Linear restringierte Probleme.- 4.1 Polyedrische Mengen.- 4.2 Lineare Optimierung.- 4.3 Minimierung über Mannigfaltigkeiten.- 4.4 Probleme mit Ungleichungsrestriktionen.- 5 Strafmethoden.- 5.1 Das Grundprinzip von Strafmethoden.- 5.2 Konvergenzabschätzungen.- 5.3 Modifizierte Lagrange-Funktionen.- 5.4 Strafmethoden und elliptische Randwertprobleme.- 6 Approximationsverfahren.- 6.1 Verfahren der zulässigen Richtungen.- 6.2 Überlinear konvergente Verfahren.- 7 Komplexität.- 7.1 Definitionen, Polynomialität.- 7.2 Nichtdeterministisch polynomiale Algorithmen.- 7.3 Optimierungsprobleme und die Klasse NP-hart.- 7.4 Komplexität in der linearen Optimierung.- 8 Innere-Punkt- und Ellipsoid-Methoden.- 8.1 Konvexe Zielfunktion, Potentialfunktionen.- 8.2 Der Algorithmus von Karmarkar.- 8.3 Die Ellipsoid-Methode.- 8.4 Behandlung linearer Optimierungsaufgaben.- 9 Aufgaben über Graphen.- 9.1 Definitionen.- 9.2 Graphen und lineare Optimierung.- 9.3 Aufdatierungen in Graphen.- 9.4 Probleme aus der Klasse NP-vollständig.- 10 Die Methode branch and bound.- 10.1 Relaxation, Separation, Strategien.- 10.2 Branch and bound für GLO.- 10.3 Das Rundreiseproblem.- 11 Dekomposition.- 11.1 Dekompositionsprinzipien.- 11.2 Dynamische Optimierung.- 11.3 Ausgewählte Anwendungen.- 12Strukturuntersuchungen.- 12.1 Ganzzahlige Polyeder.- 12.2 Gültige Ungleichungen.- 12.3 Matroide, Greedy-Algorithmus.