Algoritmy pre optimalizáciu

Recenzie čitateľov

Kniha poskytuje komplexný prehľad optimalizačných algoritmov s jasnými vysvetleniami a praktickými ukážkami kódu v jazyku Julia. Hoci ju oceňujeme pre jej prehľadnosť a postupnosť tém, v niektorých oblastiach jej chýba hĺbka a vynecháva niektoré algoritmy, takže je skôr prehľadom ako podrobným sprievodcom.

⬤ Komplexné pokrytie približne 100 optimalizačných algoritmov s prehľadnosťou a stručnosťou.
⬤ Poskytuje všetky potrebné základné informácie vrátane základných výpočtov a lineárnej algebry.
⬤ Obsahuje praktické úryvky kódu Julia a online zdroje.
⬤ Prístupné pre čitateľov na úrovni vysokoškolského štúdia a obsahuje cvičenia s riešeniami.
⬤ Pomáha osviežiť a rozšíriť chápanie mnohých dôležitých optimalizačných konceptov.

⬤ Chýba hĺbkové skúmanie a prísnosť pri vysvetľovaní niektorých algoritmov.
⬤ Chýbajú niektoré dôležité témy a algoritmy, ako napríklad Levenberg-Marquardt a MCMC.
⬤ Kód je výlučne v jazyku Julia, ktorý nemusí byť pre každého užívateľsky prívetivý.
⬤ Chýba záverečná syntetická kapitola; čitatelia si musia syntetizovať informácie samostatne.
⬤ Niektorí používatelia považovali implementáciu v jazyku Julia za príliš abstraktnú, čo sťažovalo jej sledovanie.

(na základe 21 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Algorithms for Optimization

Obsah knihy:

Komplexný úvod do optimalizácie so zameraním na praktické algoritmy pre návrh inžinierskych systémov.

Táto kniha ponúka komplexný úvod do optimalizácie so zameraním na praktické algoritmy. Kniha pristupuje k optimalizácii z inžinierskeho hľadiska, kde cieľom je navrhnúť systém, ktorý optimalizuje súbor ukazovateľov pri dodržaní obmedzení. Čitatelia sa dozvedia o výpočtových prístupoch pre celý rad úloh vrátane prehľadávania vysokorozmerných priestorov, riešenia problémov, kde existuje viacero konkurenčných cieľov, a zohľadnenia neurčitosti metrík. Obrázky, príklady a cvičenia vyjadrujú intuíciu matematických prístupov. Text poskytuje konkrétne implementácie v programovacom jazyku Julia.

Témy zahŕňajú derivácie a ich zovšeobecnenie na viacero dimenzií, lokálny zostup a metódy prvého a druhého rádu, ktoré informujú o lokálnom zostupe, stochastické metódy, ktoré zavádzajú náhodnosť do optimalizačného procesu, lineárnu obmedzenú optimalizáciu, keď sú cieľová funkcia aj obmedzenia lineárne, náhradné modely, pravdepodobnostné náhradné modely a použitie pravdepodobnostných náhradných modelov na riadenie optimalizácie, optimalizáciu pri neistote, šírenie neistoty, optimalizáciu výrazov a multidisciplinárnu optimalizáciu návrhu. Dodatky ponúkajú úvod do jazyka Julia, testovacie funkcie na vyhodnocovanie výkonnosti algoritmov a matematické pojmy používané pri odvodzovaní a analýze optimalizačných metód rozoberaných v texte. Knihu môžu používať pokročilí študenti bakalárskeho a magisterského štúdia matematiky, štatistiky, informatiky, ľubovoľného inžinierskeho odboru (vrátane elektrotechniky a leteckého inžinierstva) a operačného výskumu, ako aj ako referenciu pre odborníkov.