Titlebook: Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung; Philipp Schade Book 2008 Gabler Verlag | Springer Fachmed

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,Über die Identifikation nicht-aktiver Restriktionen,gen Bereiches, d. h. für die Beschreibung der Menge . ⊂ ℝ. aller zulässigen Lösungen. Nach der Bestimmung des Optimums . für das Problem wird sehr oft deutlich, dass eine große Zahl der ursprünglichen Nebenbedingungen für das Auffinden der optimalen Lösung gar nicht relevant und in diesem Sinne über

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Numerische Ergebnisse und rechentechnischer Vergleich, getestet. Dabei ist der Fokus auf die Eliminierung von nichtaktiven Nebenbedingungen gerichtet. Neben zufällig erzeugten Probleminstanzen wenden wir . ebenfalls auf Beispiele der Sammlung quadratischer Testprobleme von Maros und Mészáros [82] an, die ebenfalls als Bestandteil der CUTEr-Testumgebung

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Zusammenfassung und Ausblick,tische Werkzeuge zur Verfügung, mit deren Hilfe entscheidend Einfluss auf die Größe und damit auf die Lösungszeit solcher Optimierungsprobleme genommen werden kann. Die seit den achtziger Jahren entwickelten Innere-Punkte-Verfahren gelten sowohl für die lineare als auch für die quadratische Optimier

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Numerische Ergebnisse und rechentechnischer Vergleich, getestet. Dabei ist der Fokus auf die Eliminierung von nichtaktiven Nebenbedingungen gerichtet. Neben zufällig erzeugten Probleminstanzen wenden wir . ebenfalls auf Beispiele der Sammlung quadratischer Testprobleme von Maros und Mészáros [82] an, die ebenfalls als Bestandteil der CUTEr-Testumgebung verfügbar sind [59].

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Book 2008inigen tausend entscheidungsrelevanten Variablen und linearen Nebenbedingungen. Derzeitige Lösungsverfahren beziehen alle gegebenen Nebenbedingungen zur Lösungsbestimmung mit ein und verarbeiten so regelmäßig überflüssige Informationen. Für die Beschreibung und Bestimmung des Optimums genügt allerdi