• Produktbild: Relaxation and Decomposition Methods for Mixed Integer Nonlinear Programming
  • Produktbild: Relaxation and Decomposition Methods for Mixed Integer Nonlinear Programming
Band 152 - 12%

Relaxation and Decomposition Methods for Mixed Integer Nonlinear Programming

12% sparen

93,99 € UVP 106,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

15.08.2005

Abbildungen

XVI, 213 p.

Verlag

Springer Basel

Seitenzahl

213

Maße (L/B/H)

24,1/16/1,8 cm

Gewicht

518 g

Auflage

1 Auflage 2005

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-7643-7238-5

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

“In his monograph, the author treats mixed integer nonlinear programs (MINLPs), that is nonlinear optimization problems containing both continuous and discrete variables. … This self-contained monograph is rich in content, provides the reader with a wealth of information, and motivates his or her further interest in the subject. The book offers fairly comprehensive description of the MINLP theory and algorithms.” (Jan Chleboun, Applications of Mathematics, Issue 3, 2012)

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

15.08.2005

Abbildungen

XVI, 213 p.

Verlag

Springer Basel

Seitenzahl

213

Maße (L/B/H)

24,1/16/1,8 cm

Gewicht

518 g

Auflage

1 Auflage 2005

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-7643-7238-5

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Relaxation and Decomposition Methods for Mixed Integer Nonlinear Programming
  • Produktbild: Relaxation and Decomposition Methods for Mixed Integer Nonlinear Programming
  • Basic Concepts.- Problem Formulations.- Convex and Lagrangian Relaxations.- Decomposition Methods.- Semidefinite Relaxations.- Convex Underestimators.- Cuts, Lower Bounds and Box Reduction.- Local and Global Optimality Criteria.- Adaptive Discretization of Infinite Dimensional MINLPs.- Algorithms.- Overview of Global Optimization Methods.- Deformation Heuristics.- Rounding, Partitioning and Lagrangian Heuristics.- Branch-Cut-and-Price Algorithms.- LaGO — An Object-Oriented Library for Solving MINLPs.