Cuốn sách cung cấp một cái nhìn tổng quan về các thuật toán tối ưu hóa hiện đại. Nội dung chính bao gồm giới thiệu các khái niệm cơ bản và lịch sử phát triển của các thuật toán tối ưu hóa, các phương pháp như Gradient Descent, Newton's Method, và các phương pháp tối ưu hóa bậc nhất và bậc hai khác. Sách cũng thảo luận về các kỹ thuật để giải quyết các bài toán tối ưu hóa không ràng buộc và có ràng buộc, cũng như các phương pháp xử lý các bài toán đa mục tiêu. Đặc biệt, cuốn sách cung cấp nhiều ví dụ minh họa và bài tập thực hành, giúp người đọc hiểu rõ hơn về các thuật toán được mô tả và có thể dễ dàng lặp lại các ví dụ tính toán. Cuốn sách này hướng đến việc giúp người đọc nắm bắt các vấn đề nghiên cứu và áp dụng các thuật toán tối ưu hóa vào thực tế.

Abstract:

The book provides an overview of modern optimization algorithms. The main content includes an introduction to the basic concepts and historical development of optimization algorithms, methods such as Gradient Descent, Newton's Method, and other first- and second-order optimization methods. The book also discusses techniques for solving unconstrained and constrained optimization problems, as well as methods for handling multi-objective problems. In particular, the book provides many illustrative examples and practical exercises, helping readers better understand the described algorithms and easily repeat the computational examples. This book aims to help readers grasp research problems and apply optimization algorithms in practice.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Valdman, Jan
Thông tin nhan đề:	Optimization algorithms - Examples
Nhà xuất bản:	IntechOpen
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/146566
Mô tả vật lý:	150p.
Năm xuất bản:	2018