Оптимизация - неотъемлемая часть человеческой натуры, которая обрела новую жизнь после изобретения математического анализа. Сегодня, когда мир все больше полагается на сложные системы, оптимизация становится еще более важной и сложной задачей. Книга "Инженерная оптимизация" дает практически ориентированное введение в современные методы оптимизации для инженеров, рассматривая фундаментальные аналитические и численные методы на каждом этапе процесса оптимизации.
Хотя важнейшие алгоритмы объясняются детально, основной упор делается на роль человека: как создать подходящую целевую функцию, выбрать переменные решения, определить и учесть ограничения, задать критерии сходимости и другие ключевые моменты, которые определяют успех или неудачу проекта оптимизации.
Примеры, упражнения и домашние задания в книге укрепляют подход автора "делать, а не изучать", подчеркивая прикладную направленность обсуждения, которое дает глубокое обобщенное понимание процесса оптимизации, применимое в любой области.
Книга дает отличную справочную информацию для студентов и специалистов. В ней:
-
Описываются и развиваются различные алгоритмы, включая градиентные (Ньютона, Левенберга-Марквардта), методы прямого поиска (Хука-Дживса, Прыгающая лягушка, Роевой интеллект), а также заменяющие функции для аппроксимации поверхностей.
-
Даются рекомендации по выбору оптимизатора для конкретных задач и объясняется, как определить подходящие значения параметров оптимизатора.
-
Описываются лучшие практики на критических этапах задания процедуры оптимизации, включая выбор переменных решения, определение ограничений и моделирование взаимосвязей.
-
Предоставляется доступ к программному обеспечению и макросам Visual Basic для Excel на сопутствующем веб-сайте, а также решения примеров из книги.
Понятные объяснения, подробные выводы уравнений и практические примеры делают эту книгу идеальной для использования в учебном курсе или самостоятельного изучения, при наличии базовых знаний статистики, матанализа, программирования и инженерного моделирования. Для всех, кто ищет лучшие методы "принятия оптимальных решений", эта вводная книга будет полезна.
Эта книга представляет собой практическое введение в современную практику оптимизации, которою используют инженеры. Автор фокусируется на математическом анализе и числовых методах, используемых в процессе оптимизации. Стоит отметить, что хотя основные алгоритмы описаны детально, основное внимание уделяется человеческому фактору, как создать подходящую целевую функцию, выбрать переменные решений, определить и учесть ограничения, указать критерии завершенности и другие важные факторы, влияющие на успех или неуспех проекта оптимизации. Примеры, упражнения и домашние задания подкрепляют подход "делай, а не изучай", подчеркивая прикладную ориентацию обсуждения, которая предоставляет глубокое, универсальное понимание процесса оптимизации, которое может быть использовано в любой области. Эта книга предоставляет отличное направление для студентов или профессионалов. Она описывает и разрабатывает разнообразные алгоритмы, включая градиентные (такие как Ньютоновский и Левенберга-Марквардта), прямой поиск (таких как Хук-Дживес, Скачок, и Стая частиц), а также суррогатные функции для характеристики поверхности. Она предлагает рекомендации по выбору оптимизаторов с учетом целей и объясняет, как определить оптимальные значения параметров для используемых оптимизаторов. В книге также предлагается информация о лучших практиках при определении процесса оптимизации, включая переменные решений, определение ограничений, и построение моделей взаимозависимости. Кроме того, на веб-сайте вместе с решениями к примерам, представленным в книге, предоставляется доступ к программам и макросам Microsoft Visual Basic для Excel, что делает эту книгу идеальной для использования как частью класса, так и для самостоятельного изучения, при условии базового понимания статистики, анализа, вычислительной программирования и инженерных моделей. Книга будет полезна всем, кто стремится использовать лучшие практики "для создания отличного результата".
Эта книга представляет собой приложение oriented введение в основные концепции и лучшие методы оптимизации которая, gain новая жизнь после появления дифференцирования; теперь как мир все более опираясь на сложные системы, оптимизация становится и более важной и более сложной, чем любое другое время. Процесс оптимизации предлагает практически ориентированное введение в современные методы оптимизации best практики, охватывающие основные аналитические и численные методами в каждой стадии процесса оптимизации. Хотя основные алгоритмы объясняются подробно, фокус больше лежит на человеческой функции: как создать надлежащую функцию цели, выбрать переменные решения, определить и включить ограничения, установить сходимость и другие критические проблемы, которые определяют успех или неудачу проекта оптимизации. Примеры, упражнения и домашние задания подвергшиеся закреплению процесса обучения "делаем а не изучаем" подход автора, подчеркивает применение ориентированный обсуждение, которое обеспечивает глубокое и специальное понимание процесса оптимизации, который можно приложить к любому полю. Предоставление отличного источника справки для студентов или профессионалов, процесс оптимизации: описывает и развивает разнообразие алгоритмов, включая основанные на градиенте (таких как Ньютона, и Левенберри Маркварт), прямой поиск (такие как Хук-Джойс, Перескакивая, и роевые), вместе с суррогатными функциями для характеристики поверхности Предоставляет руководство по выбору оптимизатора в применении, и объясняет, как определить соответствующие значения параметра оптимизатора Подробные текущие наилучшие практики для критических стадий спецификации метода оптимизации, включая переменные решения, определение ограничений, и моделирование связей Предоставляет доступ к программному обеспечению и макросам Visual Basic для Excel на сокомпаньоне веб-сайте, вместе с решениями к примерам представленным в книге Ясно выраженная экпансия, явные уравнения и практические примеры делают эту книгу идеальной для использования как часть класса или самоизучения, предполагая основное понимание статистики, дифференцирования, computer программирование, и инженерные модели. Любой стремящийся к хорошим практикам "для делая это ".
Электронная Книга «Engineering Optimization» написана автором R. Rhinehart Russell в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118936313
Описание книги от R. Rhinehart Russell
An Application-Oriented Introduction to Essential Optimization Concepts and Best Practices Optimization is an inherent human tendency that gained new life after the advent of calculus; now, as the world grows increasingly reliant on complex systems, optimization has become both more important and more challenging than ever before. Engineering Optimization provides a practically-focused introduction to modern engineering optimization best practices, covering fundamental analytical and numerical techniques throughout each stage of the optimization process. Although essential algorithms are explained in detail, the focus lies more in the human function: how to create an appropriate objective function, choose decision variables, identify and incorporate constraints, define convergence, and other critical issues that define the success or failure of an optimization project. Examples, exercises, and homework throughout reinforce the author’s “do, not study” approach to learning, underscoring the application-oriented discussion that provides a deep, generic understanding of the optimization process that can be applied to any field. Providing excellent reference for students or professionals, Engineering Optimization: Describes and develops a variety of algorithms, including gradient based (such as Newton’s, and Levenberg-Marquardt), direct search (such as Hooke-Jeeves, Leapfrogging, and Particle Swarm), along with surrogate functions for surface characterization Provides guidance on optimizer choice by application, and explains how to determine appropriate optimizer parameter values Details current best practices for critical stages of specifying an optimization procedure, including decision variables, defining constraints, and relationship modeling Provides access to software and Visual Basic macros for Excel on the companion website, along with solutions to examples presented in the book Clear explanations, explicit equation derivations, and practical examples make this book ideal for use as part of a class or self-study, assuming a basic understanding of statistics, calculus, computer programming, and engineering models. Anyone seeking best practices for “making the best choices” will find value in this introductory resource.
