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Non-Convex Multi-Objective Optimization
Panos M. Pardalos, Antanas Žilinskas, Julius Žilinskas (Gebundene Ausgabe, Englisch)
Optischer Zustand
Beschreibung
Recent results on non-convex multi-objective optimization problems and methods are presented in this book, with particular attention to expensive black-box objective functions. Multi-objective optimization methods facilitate designers, engineers, and researchers to make decisions on appropriate trade-offs between various conflicting goals. A variety of deterministic and stochastic multi-objective… optimization methods are developed in this book. Beginning with basic concepts and a review of non-convex single-objective optimization problems; this book moves on to cover multi-objective branch and bound algorithms, worst-case optimal algorithms (for Lipschitz functions and bi-objective problems), statistical models based algorithms, and probabilistic branch and bound approach. Detailed descriptions of new algorithms for non-convex multi-objective optimization, their theoretical substantiation, and examples for practical applications to the cell formation problem in manufacturing engineering, the process design in chemical engineering, and business process management are included to aide researchers and graduate students in mathematics, computer science, engineering, economics, and business management. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
09.08.2017
Sprache
Englisch
EAN
9783319610054
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Springer Optimization and Its Applications
Sonderedition
Nein
Autor
Panos M. Pardalos, Antanas Žilinskas, Julius Žilinskas
Seitenanzahl
192
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Branch-and-Bound approach, Lipschitz optimization, applications in engineering, non-convex multi-objective optimization, randomized algorithms, software and applications, Scalarization, Tchebycheff Method, Pareto Sets, Normal Boundary Intersection, Statistical Models for Global Optimization, Optimal Algorithms for Lipschitz Functions, Optimal Passive Algorithm, Optimal Sequential Algorithm, Multidimensional Bi-Objective Lipschitz Optimization, Pareto Frontier, Trisection of a Hyper-rectangle, Pareto Optimal Decisions, Binary-Linear Model, continuous problems
Thema-Inhalt
PBU - Optimierung
UMB - Algorithmen und Datenstrukturen
UYA - Theoretische Informatik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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