Mixed Integer Nonlinear Programming
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Mär 2014, 2014
Serie: Libro 29 di 49 - The IMA Volumes in Mathematics and its Applications
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Many engineering, operations, and scientific applications include a mixture of discrete and continuous decision variables and nonlinear relationships involving the decision variables that have a pronounced effect on the set of feasible and optimal solutions. Mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problems combine the numerical difficulties of handling nonlinear functions with the challenge of optimizing in the context of nonconvex functions and discrete variables. MINLP is one of the most flexible modeling paradigms available for optimization; but because its scope is so broad, in the most general cases it is hopelessly intractable. Nonetheless, an expanding body of researchers and practitioners ¿ including chemical engineers, operations researchers, industrial engineers, mechanical engineers, economists, statisticians, computer scientists, operations managers, and mathematical programmers ¿ are interested in solving large-scale MINLP instances.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 712 pp. Englisch.…
Codice articolo 9781493902217
- Titolo
- Mixed Integer Nonlinear Programming
- Autore
- Jon Lee
- Editore
- Springer, Springer Mär 2014
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1493902210
- ISBN 13
- 9781493902217
- Peso dell'articolo
- 1060 grammi
- Dimensioni
- 235x155x38 mm
- Serie
- Libro 29 di 49: The IMA Volumes in Mathematics and its Applications
Many engineering, operations, and scientific applications include a mixture of discrete and continuous decision variables and nonlinear relationships involving the decision variables that have a pronounced effect on the set of feasible and optimal solutions. Mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problems combine the numerical difficulties of handling nonlinear functions with the challenge of optimizing in the context of nonconvex functions and discrete variables. MINLP is one of the most flexible modeling paradigms available for optimization; but because its scope is so broad, in the most general cases it is hopelessly intractable. Nonetheless, an expanding body of researchers and practitioners including chemical engineers, operations researchers, industrial engineers, mechanical engineers, economists, statisticians, computer scientists, operations managers, and mathematical programmers are interested in solving large-scale MINLP instances.
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