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Dieses Buch bietet eine umfassende und leicht zugängliche Erkundung der numerischen Optimierungsmethoden, die sowohl exakte Ansätze (wie lineare Programmierung, Simplexverfahren, dynamische Programmierung) als auch heuristische und metaheuristische Ansätze (genetische Algorithmen, Partikelschwärme, Ameisenkolonien, simuliertes Glühen) abdeckt. Das Buch richtet sich an Studenten, Ingenieure und Forscher, die verstehen wollen, wie man Optimierungsprobleme, die in verschiedenen Kontexten auftreten, formuliert, modelliert und effizient löst. Das Buch enthält viele detaillierte Beispiele, anschauliche Illustrationen und Quellcodes in MATLAB, um die praktische Anwendung zu erleichtern. Es vergleicht die Vorteile, Grenzen und Anwendungsbereiche der verschiedenen Methoden und diskutiert die Auswahlkriterien je nach den Merkmalen der Probleme. Schließlich eröffnet er einen Ausblick auf neuere Entwicklungen, insbesondere die Integration von Techniken der künstlichen Intelligenz und modernen numerischen Werkzeugen in die Optimierung.
