Einführung in die Optimierung

Konzepte, Methoden und Anwendungen
 
 
Springer Vieweg (Verlag)
  • erschienen am 13. September 2018
 
  • Buch
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  • Softcover
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  • XI, 267 Seiten
978-3-658-21150-9 (ISBN)
 
Dieses Lehrbuch vermittelt einen breiten und grundlegenden Einblick in die Methoden der mathematischen Optimierung. Im Fokus stehen Algorithmen, verschiedene Optimierungsprobleme und ihre Komplexität sowie nützliche Lösungsmethoden. Dabei haben die Autoren, Informatiker und Optimierungsexperten der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster, die Konzepte ausführlich und leicht verständlich dargestellt und außerdem viel Wert auf die Anwendung der Problemstellungen und Lösungsverfahren auf Beispielfälle gelegt. Denn ob Bauteile passend gemacht, Personaleinsatz effizient geplant oder Transportnetzwerke effektiv gestaltet werden sollen - immer geht es um die Verbesserung von Systemen und die strukturierte Durchführung dieser Optimierung. Das Fachgebiet der mathematischen Optimierung wird daher auch häufig als Operations Research oder Unternehmensforschung bezeichnet.Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundbegriffe der Optimierung und die Graphentheorie und erläutert zunächst lineare Problemformulierungen sowie den Simplex-Algorithmus als zentrales Lösungsverfahren. Anschließend werden nichtlineare Problemstellungen und zumeist heuristische Verfahren beschrieben. Hier liegt der Schwerpunkt auf Evolutionären Algorithmen, einer Klasse von randomisierten Optimierungsverfahren, die bei der Lösung komplizierter ingenieurtechnischer Probleme immer mehr an Bedeutung gewinnen.Am Schluss des Buchs betrachten die Autoren das Thema aus der Perspektive der Entscheidungs- und Spieltheorie. Denn die Optimierung, wie sie in den vorangehenden Kapiteln betrachtet wird, ist genau genommen ein Spezialfall der Entscheidungstheorie. Der Band enthält zahlreiche Übungsaufgaben mit Lösungen, die die Autoren in ihren Vorlesungen erprobt haben. Alle praktischen Problemstellungen werden durch Lösungsimplementierungen in der Programmiersprache Python (ab Version 3) und, wo möglich, mit realen Datensätzen ergänzt. Zahlreiche praktische Beispiele und Anwendungsfälle, auch aus der aktuellen Forschung, stehen als vertiefendes Begleitmaterial online zur Verfügung.
1. Aufl. 2018
  • Deutsch
  • Wiesbaden
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  • Deutschland
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
  • Broschur/Paperback
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  • Klebebindung
  • 10 farbige Abbildungen, 128 s/w Abbildungen
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  • 128 schwarz-weiße und 10 farbige Abbildungen, Bibliographie
  • Höhe: 242 mm
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  • Breite: 172 mm
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  • Dicke: 15 mm
  • 475 gr
978-3-658-21150-9 (9783658211509)
10.1007/978-3-658-21151-6
weitere Ausgaben werden ermittelt
Dr.-Ing. Christian Grimme studierte Informatik und promovierte in diesem Fachbereich an der TU Dortmund. Er forschte/lehrte am Institut für Roboterforschung der TU Dortmund. Zurzeit arbeitet er als PostDoc am Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster in den Bereichen Optimierung, Statistik und Datenanalyse. Jakob Bossek studierte Informatik und Statistik mit Schwerpunkt Intelligente Systeme an der TU Dortmund. Derzeit ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich der (mehrkriteriellen) kombinatorischen Optimierung, evolutionärer Algorithmen und maschinellem Lernen.
Grundbegriffe und Komplexität - Graphen und Bäume - Lineare Optimierung - Nicht-lineare Optimierung - Naturinspirierte Optimierung - Entscheidungs- und Spieltheorie
Dieses Lehrbuch vermittelt einen breiten und grundlegenden Einblick in das methodische Verständnis für die Problematik der Optimierung. Im Fokus stehen Algorithmen und Komplexität verschiedener Optimierungsprobleme sowie nützliche Lösungsmethoden und Anwendungsbezug. Dabei wird auf eine ausführliche Darstellung der wichtigen Konzepte der Optimierung genauso Wert gelegt wie auf eine anwendungsbezogene Aufbereitung der Problemstellungen und Lösungsverfahren. Der vermittelte theoretisch-methodische Inhalt des Buches wird durch eine Vielzahl von erprobten Übungsaufgaben (inkl. Lösungen) begleitet. Darüber hinaus steht als online verfügbares Begleitmaterial eine große Menge an praktischen Beispielen und Anwendungsfällen bis hin zu aktuellen Forschungsfragen zur Vertiefung und zum Eigenstudium zur Verfügung. Alle praktischen Problemstellungen werden durch Lösungsimplementierungen in der Programmiersprache Python (ab Version 3) und, wo möglich und sinnvoll, mit realen Datensätzen ergänzt.

Der Inhalt - Grundbegriffe und Komplexität

- Graphen und Bäume

- Lineare Optimierung

- Nicht-lineare Optimierung

- Naturinspirierte Optimierung

- Entscheidungs- und Spieltheorie

Die Zielgruppen Studierende der Wirtschaftsinformatik, Informatik und Wirtschaftswissenschaften Lehrende an Universitäten und Hochschulen Schüler im Leistungskurs Informatik

Die AutorenDr.-Ing. Christian Grimme studierte Informatik und promovierte in diesem Fachbereich an der TU Dortmund. Er forschte/lehrte am Institut für Roboterforschung der TU Dortmund. Zurzeit arbeitet er als PostDoc am Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster in den Bereichen Optimierung, Statistik und Datenanalyse.
Jakob Bossek studierte Informatik und Statistik mit Schwerpunkt Intelligente Systeme an der TU Dortmund. Derzeit ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich der (mehrkriteriellen) kombinatorischen Optimierung, evolutionärer Algorithmen und maschinellem Lernen.

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