國立虎尾科技大學 |

Einführung in die Optimierung = Konzepte, Methoden und Anwendungen /

Record Type:	Language materials, printed : Monograph/item
Title/Author:	Einführung in die Optimierung/ von Christian Grimme, Jakob Bossek.
Reminder of title:	Konzepte, Methoden und Anwendungen /
Author:	Grimme, Christian.
other author:	Bossek, Jakob.
Description:	XI, 267 S. 138 Abb., 10 Abb. in Farbe.online resource. :
Contained By:	Springer Nature eBook
Subject:	Computers. -
Online resource:	https://doi.org/10.1007/978-3-658-21151-6
ISBN:	9783658211516

Einführung in die Optimierung = Konzepte, Methoden und Anwendungen /
Grimme, Christian.

Einführung in die OptimierungKonzepte, Methoden und Anwendungen /[electronic resource] :von Christian Grimme, Jakob Bossek. - 1st ed. 2018. - XI, 267 S. 138 Abb., 10 Abb. in Farbe.online resource.

Grundbegriffe und Komplexität -- Graphen und Bäume -- Lineare Optimierung -- Nicht-lineare Optimierung -- Naturinspirierte Optimierung -- Entscheidungs- und Spieltheorie.

Dieses Lehrbuch vermittelt einen breiten und grundlegenden Einblick in das methodische Verständnis für die Problematik der Optimierung. Im Fokus stehen Algorithmen und Komplexität verschiedener Optimierungsprobleme sowie nützliche Lösungsmethoden und Anwendungsbezug. Dabei wird auf eine ausführliche Darstellung der wichtigen Konzepte der Optimierung genauso Wert gelegt wie auf eine anwendungsbezogene Aufbereitung der Problemstellungen und Lösungsverfahren. Der vermittelte theoretisch-methodische Inhalt des Buches wird durch eine Vielzahl von erprobten Übungsaufgaben (inkl. Lösungen) begleitet. Darüber hinaus steht als online verfügbares Begleitmaterial eine große Menge an praktischen Beispielen und Anwendungsfällen bis hin zu aktuellen Forschungsfragen zur Vertiefung und zum Eigenstudium zur Verfügung. Alle praktischen Problemstellungen werden durch Lösungsimplementierungen in der Programmiersprache Python (ab Version 3) und, wo möglich und sinnvoll, mit realen Datensätzen ergänzt. Der Inhalt Grundbegriffe und Komplexität Graphen und Bäume Lineare Optimierung Nicht-lineare Optimierung Naturinspirierte Optimierung Entscheidungs- und Spieltheorie Die Zielgruppen • Studierende der Wirtschaftsinformatik, Informatik und Wirtschaftswissenschaften • Lehrende an Universitäten und Hochschulen • Schüler im Leistungskurs Informatik Die Autoren Dr.-Ing. Christian Grimme studierte Informatik und promovierte in diesem Fachbereich an der TU Dortmund. Er forschte/lehrte am Institut für Roboterforschung der TU Dortmund. Zurzeit arbeitet er als PostDoc am Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster in den Bereichen Optimierung, Statistik und Datenanalyse. Jakob Bossek studierte Informatik und Statistik mit Schwerpunkt Intelligente Systeme an der TU Dortmund. Derzeit ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich der (mehrkriteriellen) kombinatorischen Optimierung, evolutionärer Algorithmen und maschinellem Lernen.

ISBN: 9783658211516

Standard No.: 10.1007/978-3-658-21151-6doiSubjects--Topical Terms:

565115
Computers.

LC Class. No.: QA75.5-76.95

Dewey Class. No.: 005.7

Einführung in die Optimierung = Konzepte, Methoden und Anwendungen /
LDR:03527nam a22003495i 4500 001 988630
003 DE-He213
005 20200713170206.0
007 cr nn 008mamaa
008 201225s2018 gw | s |||| 0|ger d
020 $a 9783658211516 $9 978-3-658-21151-6
024 7 $a 10.1007/978-3-658-21151-6 $2 doi
035 $a 978-3-658-21151-6
050 4 $a QA75.5-76.95
072 7 $a UT $2 bicssc
072 7 $a COM069000 $2 bisacsh
072 7 $a UT $2 thema
082 0 4 $a 005.7 $2 23
100 1 $a Grimme, Christian. $e author. $0 (orcid)0000-0002-8608-8773 $1 https://orcid.org/0000-0002-8608-8773 $4 aut $4 http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut $3 1280773
245 1 0 $a Einführung in die Optimierung $h [electronic resource] : $b Konzepte, Methoden und Anwendungen / $c von Christian Grimme, Jakob Bossek.
250 $a 1st ed. 2018.
264 1 $a Wiesbaden : $b Springer Fachmedien Wiesbaden : $b Imprint: Springer Vieweg, $c 2018.
300 $a XI, 267 S. 138 Abb., 10 Abb. in Farbe. $b online resource.
336 $a text $b txt $2 rdacontent
337 $a computer $b c $2 rdamedia
338 $a online resource $b cr $2 rdacarrier
347 $a text file $b PDF $2 rda
505 0 $a Grundbegriffe und Komplexität -- Graphen und Bäume -- Lineare Optimierung -- Nicht-lineare Optimierung -- Naturinspirierte Optimierung -- Entscheidungs- und Spieltheorie.
520 $a Dieses Lehrbuch vermittelt einen breiten und grundlegenden Einblick in das methodische Verständnis für die Problematik der Optimierung. Im Fokus stehen Algorithmen und Komplexität verschiedener Optimierungsprobleme sowie nützliche Lösungsmethoden und Anwendungsbezug. Dabei wird auf eine ausführliche Darstellung der wichtigen Konzepte der Optimierung genauso Wert gelegt wie auf eine anwendungsbezogene Aufbereitung der Problemstellungen und Lösungsverfahren. Der vermittelte theoretisch-methodische Inhalt des Buches wird durch eine Vielzahl von erprobten Übungsaufgaben (inkl. Lösungen) begleitet. Darüber hinaus steht als online verfügbares Begleitmaterial eine große Menge an praktischen Beispielen und Anwendungsfällen bis hin zu aktuellen Forschungsfragen zur Vertiefung und zum Eigenstudium zur Verfügung. Alle praktischen Problemstellungen werden durch Lösungsimplementierungen in der Programmiersprache Python (ab Version 3) und, wo möglich und sinnvoll, mit realen Datensätzen ergänzt. Der Inhalt Grundbegriffe und Komplexität Graphen und Bäume Lineare Optimierung Nicht-lineare Optimierung Naturinspirierte Optimierung Entscheidungs- und Spieltheorie Die Zielgruppen • Studierende der Wirtschaftsinformatik, Informatik und Wirtschaftswissenschaften • Lehrende an Universitäten und Hochschulen • Schüler im Leistungskurs Informatik Die Autoren Dr.-Ing. Christian Grimme studierte Informatik und promovierte in diesem Fachbereich an der TU Dortmund. Er forschte/lehrte am Institut für Roboterforschung der TU Dortmund. Zurzeit arbeitet er als PostDoc am Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster in den Bereichen Optimierung, Statistik und Datenanalyse. Jakob Bossek studierte Informatik und Statistik mit Schwerpunkt Intelligente Systeme an der TU Dortmund. Derzeit ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich der (mehrkriteriellen) kombinatorischen Optimierung, evolutionärer Algorithmen und maschinellem Lernen.
650 0 $a Computers. $3 565115
650 0 $a Information technology. $3 559429
650 0 $a Business—Data processing. $3 1253699
650 0 $a Operations research. $3 573517
650 0 $a Management science. $3 719678
650 0 $a Algorithms. $3 527865
650 1 4 $a Information Systems and Communication Service. $3 669203
650 2 4 $a IT in Business. $3 1064965
650 2 4 $a Operations Research, Management Science. $3 785065
650 2 4 $a Algorithm Analysis and Problem Complexity. $3 593923
700 1 $a Bossek, Jakob. $e author. $4 aut $4 http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut $3 1280774
710 2 $a SpringerLink (Online service) $3 593884
773 0 $t Springer Nature eBook
776 0 8 $i Printed edition: $z 9783658211509
856 4 0 $u https://doi.org/10.1007/978-3-658-21151-6
912 $a ZDB-2-STI
950 $a Computer Science and Engineering (German Language) (SpringerNature-11774)