---

Die Optimierung ist einer der bedeutendsten Zweige der Mathematik mit weitreichenden Anwendungen in der Statistik, Physik, Meteorologie bis hin zur Wirtschaft und Unternehmensforschung. Ziel der Optimierung ist eine Minimierung oder Maximierung der im jeweiligen System relevanten Parameter unter einschränkenden Nebenbedingungen.

Praxisbezogen führt Claus Richter in die Algorithmen der Optimierung ein. Einsteiger und Fortgeschrittene werden gleichermaßen auf den heutigen Stand der Dinge gebracht. In klaren Schritten umreißt der Autor die Grundlagen dieses Gebietes, beginnend mit Definitionen und Optimalitätsbedingungen, um sich dann direkt an den C++-Programmierer zu wenden. Der nötige mathematische Apparat, die verwendete Programmiersprache C++ und ihre Klassen werden vorgestellt. Damit stellt der Autor ein einheitliches Niveau her und wird so einer breiten Leserschaft gerecht. Im Folgenden werden 20 Verfahren der linearen, quadratischen und nichtlinearen Optimierung behandelt und dem Anwender nähergebracht. Jeder Algorithmus wird im Aufbau erläutert und an einem konkreten Beispiel demonstriert. Fünf weitere Kapitel widmen sich anwendungsbezogenen Sachverhalten, u.a. der Parameteridentifikation, optimalen Steuerung und Strukturoptimierung. Durch die Bereitstellung der diskutierten Algorithmen und Beispiele als C++-Klassen gewährleistet das Buch einen optimalen Einstieg in die Optimierung.

Mit C++-Programmen zum Download unter www.wiley-vch.de/publish/dt/books/ISBN3-527-34107-2.

---

1 EINLEITUNG
1.1 Das lineare und das nichtlineare Optimierungsproblem
1.2 Spezialfälle
1.3 Beispiele
2 GRUNDLAGEN
2.1 Definitionen und Bezeichnungen
2.2 Regularitätsbedingungen
2.3 Optimalitätsbedingungen
2.4 Optimale Kriterien für spezielle Optimierungsaufgaben
2.5 Wünschenswerte Eigenschaften von Optimierungsverfahren
2.6 Vom C++-Programm zum Expertensystem
3 MATHEMATISCHE HILFSMITTEL
3.1 Lösung von Gleichungssystemen mit der QR-Zerlegung
3.2 Cholesky-Zerlegung
3.3 Eindimensionale Suche
3.4 Fibonacci-Verfahren
3.5 Das Verfahren des Goldenen Schnitts
3.6 Newton-Verfahren
4 PROBLEME UND ALGORITHMEN ALS C++- KLASSEN
4.1 Die Programmiersprache C++
5 LINEARE OPTIMIERUNG
5.1 Das Simplexverfahren
5.2 Das revidierte Simplexverfahren
5.3 Das Ellipsoidverfahren
5.4 Weiterführende Bemerkungen
6 QUADRATISCHE OPTIMIERUNG
6.1 Das Relaxationsverfahre
6.2 Methode der Aktiven Restriktionen von FLETCHER
6.3 Das Verfahren der aktiven Restriktionen von GOLDFARB und IDNANI
7 UNBESCHRÄNKTE NICHTLINEARE OPTIMIERUNG
7.1 Die stochastische Suche
7.2 Das Verfahren der koordinatenweisen Suche
7.3 Das einfache Polytopverfahren
7.4 Das Verfahren des steilsten Abstiegs
7.5 Das Verfahren der konjugierten Gradienten
7.6 Das Newton-Verfahren
7.7 Das Newton-Verfahren mit konsistenter Approximation der Hesse-Matrix
7.8 Das Verfahren der variablen Metrik
8 BESCHRÄNKTE NICHTLINEARE OPTIMIERUNG
8.1 Die adaptive Zufallssuche
8.2 Das erweiterte Polytopverfahren
8.3 Schnittebenenverfahren
8.4 Das Verfahren der Sequentiellen Quadratischen Approximation
8.5 Erweitertes Newton-Verfahren
8.6 Verfahren mit Straffunktionen
9 GLOBALISIERUNG
9.1 Dämpfungs- und Regularisierungsmethoden
9.2 Hybride Methoden
9.3 Einbettungsverfahren
10 INNERE-PUNKTE-METHODEN
10.1 Das Projektionsverfahren
10.2 Primal-duale Einbettungstechnik
11 PARAMETERIDENTIFIKATION
11.1 Das Gau˜-Newton-Prinzip und ein darauf beruhendes SQP-Verfahre
11.2 Beispiele
11.3 Parameteridentifikation in Differentialgleichungen
12 OPTIMALE STEUERUNG
12.1 Einführung
12.2 Implementierte numerische Methoden
12.3 Beispiele
13 STRUKTUROPTIMIERUNG
13.1 Zusammenhang zwischen Bemessungsvariablen und Zustandsvariablen
13.2 Lösung von Strukturoptimierungsproblemen mit SQP-Verfahren
14 OPTISOFT - EIN C++-SOFTWARE-SYSTEM ZUR OPTIMIERUNG
14.1 Einführung
14.2 Allgemeine Informationen über Optisoft
14.3 Handhabung von Optisoft
14.4 Übersicht über Softwarepakete
15 REFERENZMANUAL
15.1 Aufbau eines C++ -Programms
15.2 Datentypen
15.3 Schlüsselworte
15.4 Operatoren
15.5 Verzweigungen
15.6 Schleifen
15.7 Klassen
16 LITERATUR

---