Stochastic Optimization Methods
Содержание:
Человек-Амфибия. Продавец воздуха. Светопреставление, Ледяной ад. Капитан Сорвиголова, Матиас Шандор, Фанфан-Тюльпан, Пограничный легион. Рассказы, Алые паруса. Блистающий мир. Золотая цепь, Робинзон Крузо, Робин Гуд. Новеллы, Долина молчаливых призраков. Скованные льдом сердца. Золотая петля, Пионеры, или У истоков Сосквеганны. Вайандоте, или Хижина на холме, Наследники Виннету, Перст судьбы. Сигнал бедствия. Вождь герильясов. Отважная охотница, или Дочь скваттера, Остров сокровищ. Принц Отто, Крестоносцы. В 2-х томах, Принцесса Баальбека, Твердая рука. Карденио
Описание:
Optimization problems arising in practice involve random model parameters. For the computation of robust optimal solutions, i.e., optimal solutions being insenistive with respect to random parameter variations, appropriate deterministic substitute problems are needed. Based on the probability distribution of the random data, and using decision theoretical concepts, optimization problems under stochastic uncertainty are converted into appropriate deterministic substitute problems. Due to the occurring probabilities and expectations, approximative solution techniques must be applied. Several deterministic and stochastic approximation methods are provided: Taylor expansion methods, regression and response surface methods (RSM), probability inequalities, multiple linearization of survival/failure domains, discretization methods, convex approximation/deterministic descent directions/efficient points, stochastic approximation and gradient procedures, differentiation formulas for...Похожие книги