Veranstaltung

O. Stein, Grundzüge der Nichtlinearen Optimierung, SpringerSpektrum, 2018

Weiterführende Literatur:

• W. Alt, Nichtlineare Optimierung, Vieweg, 2002
• M.S. Bazaraa, H.D. Sherali, C.M. Shetty, Nonlinear Programming, Wiley, 1993
• O. Güler, Foundations of Optimization, Springer, 2010
• H.Th. Jongen, K. Meer, E. Triesch, Optimization Theory, Kluwer, 2004
• J. Nocedal, S. Wright, Numerical Optimization, Springer, 2000

Die Vorlesung behandelt die Minimierung glatter nichtlinearer Funktionen unter nichtlinearen Nebenbedingungen. Für solche Probleme, die in Wirtschafts-, Ingenieur- und Naturwissenschaften sehr häufig auftreten, werden Optimalitätsbedingungen hergeleitet und darauf basierende Lösungsalgorithmen entwickelt. Die Vorlesung ist wie folgt aufgebaut:

• Topologie und Approximationen erster Ordnung der zulässigen Menge
• Alternativsätze, Optimalitätsbedingungen erster und zweiter Ordnung
• Algorithmen (Strafterm-Verfahren, Multiplikatoren-Verfahren, Barriere-Verfahren, Innere-Punkte-Verfahren, SQP-Verfahren, Quadratische Optimierung)

Die zur Vorlesung angebotene Übung bietet unter anderem Gelegenheit, einige Verfahren zu implementieren und an praxisnahen Beispielen zu testen.

Anmerkung:

Die Behandlung von Optimierungsproblemen ohne Nebenbedingungen bildet den Inhalt der Vorlesung "Nichtlineare Optimierung I". Die Vorlesungen "Nichtlineare Optimierung I" und "Nichtlineare Optimierung II" werden nacheinander im selben Semester gelesen.

Lernziele:

Der/die Studierende

• kennt und versteht die Grundlagen der restringierten nichtlinearen Optimierung,
• ist in der Lage, moderne Techniken der restringierten nichtlinearen Optimierung in der Praxis auszuwählen, zu gestalten und einzusetzen.