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Global Optimization with Non-Convex Constraints
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Global Optimization with Non-Convex Constraints - nouveau livre

ISBN: 9780792364900

Everything should be made as simple as possible, but not simpler. (Albert Einstein, Readers Digest, 1977) The modern practice of creating technical systems and technological processes of … Plus…

Nr. 978-0-7923-6490-0. Frais d'envoiWorldwide free shipping, , DE. (EUR 0.00)
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Global Optimization with Non-Convex Constraints: Sequential and Parallel Algorithms - Roman G. Strongin/ Yaroslav D. Sergeyev
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Roman G. Strongin/ Yaroslav D. Sergeyev:

Global Optimization with Non-Convex Constraints: Sequential and Parallel Algorithms - Livres de poche

2000, ISBN: 9780792364900

*Global Optimization with Non-Convex Constraints: Sequential and Parallel Algorithms* - Sequential and Parallel Algorithms. Auflage 2000 / gebundene Ausgabe für 357.49 € / Aus dem Bereich… Plus…

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Roman G. Strongin, Yaroslav D. Sergeyev:
Global Optimization with Non-Convex Constraints: Sequential and Parallel Algorithms (Nonconvex Optimization and Its Applications, 45) - edition reliée, livre de poche

2000

ISBN: 0792364902

[EAN: 9780792364900], Neubuch, [PU: Springer], Clean and crisp and new!, Books

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Global Optimization with Non-Convex Constraints : Sequential and Parallel Algorithms - Strongin, Roman G.
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Strongin, Roman G.:
Global Optimization with Non-Convex Constraints : Sequential and Parallel Algorithms - edition reliée, livre de poche

ISBN: 9780792364900

hardback, [PU: Kluwer Academic Publishers]

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Sergeyev Yaroslav D. Strongin Roman G.:
Global Optimization with Non-Convex Constraints - edition reliée, livre de poche

2000, ISBN: 0792364902

[EAN: 9780792364900], [PU: Springer], pp. 732 Illus., Books

Frais d'envoi EUR 10.36 Majestic Books, Hounslow, United Kingdom [51749587] [Rating: 4 (von 5)]
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Données bibliographiques du meilleur livre correspondant

Détails sur le livre
Global Optimization with Non-Convex Constraints: Sequential and Parallel Algorithms
Auteur:
Titre:
ISBN:

0792364902


This book presents a new approach to global non-convex constrained optimization. Problem dimensionality is reduced via space-filling curves. To economize the search, constraint is accounted separately (penalties are not employed). The multicriteria case is also considered. All techniques are generalized for (non-redundant) execution on multiprocessor systems. Audience: Researchers and students working in optimization, applied mathematics, and computer science.

Informations détaillées sur le livre - Global Optimization with Non-Convex Constraints: Sequential and Parallel Algorithms


EAN (ISBN-13): 9780792364900
ISBN (ISBN-10): 0792364902
Version reliée
Livre de poche
Date de parution: 2001
Editeur: SPRINGER NATURE
728 Pages
Poids: 1,270 kg
Langue: eng/Englisch

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ISBN/EAN: 0792364902

ISBN - Autres types d'écriture:
0-7923-6490-2, 978-0-7923-6490-0
Autres types d'écriture et termes associés:
Auteur du livre: strong
Titre du livre: global optimization with non convex constraints sequential parallel algorithms, global 2000, algorithms sequential and parallel

Données de l'éditeur

Auteur: Roman G. Strongin; Yaroslav D. Sergeyev
Titre: Nonconvex Optimization and Its Applications; Global Optimization with Non-Convex Constraints - Sequential and Parallel Algorithms
Editeur: Springer; Springer US
704 Pages
Date de parution: 2000-10-31
New York; NY; US
Langue: Anglais
299,59 € (DE)
307,99 € (AT)
330,50 CHF (CH)
Available
XXVIII, 704 p. 1 illus.

BB; Hardcover, Softcover / Mathematik/Sonstiges; Optimierung; Verstehen; Computer; STATISTICA; algorithms; computer science; global optimization; mathematics; optimization; science; Optimization; Software Engineering; Computational Mathematics and Numerical Analysis; Theory of Computation; Algorithms; Technology and Engineering; Software Engineering; Numerische Mathematik; Theoretische Informatik; Algorithmen und Datenstrukturen; Ingenieurswesen, Maschinenbau allgemein; BC

Preface. Acknowledgements. Part One: Global Optimization Algorithms as Decision Procedures. Theoretical Background and Core Univariate Case. 1. Introduction. 2. Global Optimization Algorithms as Statistical Decision Procedures - The Information Approach. 3. Core Global Search Algorithm and Convergence Study. 4. Global Optimization Methods as Bounding Procedures - The Geometric Approach. Part Two: Generalizations for Parallel Computing, Constrained and Multiple Criteria Problems. 5. Parallel Global Optimization Algorithms and Evaluation of the Efficiency of Parallelism. 6. Global Optimization under Non-Convex Constraints - The Index Approach. 7. Algorithms for Multiple Criteria Multiextremal Problems. Part Three: Global Optimization in Many Dimensions. Generalizations through Peano Curves. 8. Peano-Type Space-Filling Curves as Means for Multivariate Problems. 9. Multidimensional Parallel Algorithms. 10. Multiple Peano Scannings and Multidimensional Problems. References. List of Algorithms. List of Figures. List of Tables. Index.
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