Michael Ulbrich ist Professor für Mathematische Optimierung an der Technischen Universität München.Stefan Ulbrich ist Professor für Nichtlineare Optimierung an der Technischen Universität Darmstadt.

• Vorwort.- I. Problemstellung und Beispiele: 1. Problemstellung und grundlegende Begriffe.- 2. Beispiele.- 3. Einige Notationen.- II. Unrestringierte Optimierung: 4. Einführung.- 5. Optimalitätsbedingungen.- 6. Konvexität.- 7. Das Gradientenverfahren.- 8. Allgemeine Abstiegsverfahren.- 9. Schrittweitenregeln.- 10. Das Newton-Verfahren.- 11. Newton-artige Verfahren.- 12. Inexakte Newton-Verfahren.- 13. Quasi-Newton Verfahren.- 14. Trust-Region-Verfahren.- III. Restringierte Optimierung: 15. Einführung.- 16. Optimalitätsbedingungen.- 17. Dualität.- 18. Penalty-Verfahren.- 19. Sequential Quadratic Programming.- 20. Quadratische Optimierungsprobleme.- 21. Barriere-Verfahren.

Michael Ulbrich ist Professor für Mathematische Optimierung an der Technischen Universität München.Stefan Ulbrich ist Professor für Nichtlineare Optimierung an der Technischen Universität Darmstadt.

• Vorwort.- I. Problemstellung und Beispiele: 1. Problemstellung und grundlegende Begriffe.- 2. Beispiele.- 3. Einige Notationen.- II. Unrestringierte Optimierung: 4. Einführung.- 5. Optimalitätsbedingungen.- 6. Konvexität.- 7. Das Gradientenverfahren.- 8. Allgemeine Abstiegsverfahren.- 9. Schrittweitenregeln.- 10. Das Newton-Verfahren.- 11. Newton-artige Verfahren.- 12. Inexakte Newton-Verfahren.- 13. Quasi-Newton Verfahren.- 14. Trust-Region-Verfahren.- III. Restringierte Optimierung: 15. Einführung.- 16. Optimalitätsbedingungen.- 17. Dualität.- 18. Penalty-Verfahren.- 19. Sequential Quadratic Programming.- 20. Quadratische Optimierungsprobleme.- 21. Barriere-Verfahren.

Michael Ulbrich ist Professor für Mathematische Optimierung an der Technischen Universität München.Stefan Ulbrich ist Professor für Nichtlineare Optimierung an der Technischen Universität Darmstadt.

• Vorwort.- I. Problemstellung und Beispiele: 1. Problemstellung und grundlegende Begriffe.- 2. Beispiele.- 3. Einige Notationen.- II. Unrestringierte Optimierung: 4. Einführung.- 5. Optimalitätsbedingungen.- 6. Konvexität.- 7. Das Gradientenverfahren.- 8. Allgemeine Abstiegsverfahren.- 9. Schrittweitenregeln.- 10. Das Newton-Verfahren.- 11. Newton-artige Verfahren.- 12. Inexakte Newton-Verfahren.- 13. Quasi-Newton Verfahren.- 14. Trust-Region-Verfahren.- III. Restringierte Optimierung: 15. Einführung.- 16. Optimalitätsbedingungen.- 17. Dualität.- 18. Penalty-Verfahren.- 19. Sequential Quadratic Programming.- 20. Quadratische Optimierungsprobleme.- 21. Barriere-Verfahren.