S. Sastry, S. V. Dani, and S. K. Chaudhuri. Book Description: Introduction to Nonlinear Optimization Theory Algorithms and Applications with Python and MATLAB, Second Edition, provides a comprehensive introduction to nonlinear optimization theory and its applications using Python and MATLAB. This book covers the fundamental concepts of nonlinear optimization, including linear programming, integer programming, dynamic programming, and gradient descent, as well as more advanced topics such as nonlinear programming, stochastic optimization, and evolutionary algorithms. The authors provide a detailed explanation of the mathematical formulations and algorithmic techniques, along with practical examples and exercises to help readers understand and apply the concepts. The book is divided into four parts: Part I covers the basics of nonlinear optimization, including the concept of optimality conditions, necessary and sufficient conditions, and the gradient descent algorithm. Part II focuses on linear programming, integer programming, and dynamic programming, while Part III explores nonlinear programming and stochastic optimization. Finally, Part IV discusses evolutionary algorithms, including genetic algorithms and particle swarm optimization. Throughout the book, the authors use a variety of examples and exercises to illustrate the concepts and techniques, making it accessible to both beginners and advanced learners.

С. Састри, С. В. Дани и С. К. Чаудхури. Introduction to Nonlinear Optimization Theory Algorithms and Applications with Python and MATLAB, Second Edition, предоставляет исчерпывающее введение в теорию нелинейной оптимизации и её приложения с использованием Python и MATLAB. Эта книга охватывает фундаментальные понятия нелинейной оптимизации, включая линейное программирование, целочисленное программирование, динамическое программирование и градиентный спуск, а также более продвинутые темы, такие как нелинейное программирование, стохастическая оптимизация и эволюционные алгоритмы. Авторы предоставляют подробное объяснение математических формулировок и алгоритмических методов, а также практические примеры и упражнения, чтобы помочь читателям понять и применить концепции. Книга разделена на четыре части: Часть I охватывает основы нелинейной оптимизации, включая концепцию условий оптимальности, необходимых и достаточных условий и алгоритм градиентного спуска. Часть II посвящена линейному программированию, целочисленному программированию и динамическому программированию, в то время как часть III исследует нелинейное программирование и стохастическую оптимизацию. Наконец, в части IV обсуждаются эволюционные алгоритмы, включая генетические алгоритмы и оптимизацию роя частиц. На протяжении всей книги авторы используют множество примеров и упражнений для иллюстрации концепций и техник, делая её доступной как для начинающих, так и для продвинутых учеников.

S. Sastri, S. V. Dani et S. C. Chaudhury. Introduction to Nonlinear Optimization Theory Algorithms and Applications with Python and MATLAB, Deuxième Édition, fournit une introduction exhaustive à la théorie de l'optimisation non linéaire et à ses applications en utilisant Python et MATLAB. Ce livre couvre les concepts fondamentaux de l'optimisation non linéaire, y compris la programmation linéaire, la programmation entière, la programmation dynamique et la descente en gradient, ainsi que des sujets plus avancés tels que la programmation non linéaire, l'optimisation stochastique et les algorithmes évolutionnaires. s auteurs fournissent une explication détaillée des formulations mathématiques et des méthodes algorithmiques, ainsi que des exemples pratiques et des exercices pour aider les lecteurs à comprendre et à appliquer les concepts. livre est divisé en quatre parties : La partie I couvre les bases de l'optimisation non linéaire, y compris la notion de conditions d'optimalité, les conditions nécessaires et suffisantes et l'algorithme de descente de gradient. La partie II porte sur la programmation linéaire, la programmation entière et la programmation dynamique, tandis que la partie III porte sur la programmation non linéaire et l'optimisation stochastique. Enfin, la partie IV traite des algorithmes évolutionnaires, y compris les algorithmes génétiques et l'optimisation d'un essaim de particules. Tout au long du livre, les auteurs utilisent de nombreux exemples et exercices pour illustrer les concepts et les techniques, le rendant accessible aux élèves débutants et avancés.

S. Sastri, S. V. Dani y S. K. Chaudhury. Introducción a la Optimización Nonlinear Theory Algorithms and Applications with Python and MATLAB, Second Edition, proporciona una introducción exhaustiva a la teoría de la optimización no lineal y su aplicación usando Pond Edition ython y MATLAB. Este libro cubre conceptos fundamentales de optimización no lineal, incluyendo programación lineal, programación entera, programación dinámica y descenso gradiente, así como temas más avanzados como programación no lineal, optimización estocástica y algoritmos evolutivos. autores proporcionan una explicación detallada de la formulación matemática y los métodos algorítmicos, así como ejemplos prácticos y ejercicios para ayudar a los lectores a entender y aplicar los conceptos. libro se divide en cuatro partes: la Parte I abarca los fundamentos de la optimización no lineal, incluyendo el concepto de condiciones de optimalidad, condiciones necesarias y suficientes y el algoritmo de descenso gradiente. La parte II se centra en la programación lineal, la programación entera y la programación dinámica, mientras que la parte III explora la programación no lineal y la optimización estocástica. Finalmente, la Parte IV discute algoritmos evolutivos, incluyendo algoritmos genéticos y optimización de enjambres de partículas. A lo largo del libro, los autores utilizan muchos ejemplos y ejercicios para ilustrar conceptos y técnicas, haciéndolo accesible tanto para principiantes como para alumnos avanzados.

C. Sastri, S. V. Dani e S. C. Chaudhury. Introduction to Nonlinear Valorization Theory Algorithms and Applicazioni with Python and MATLAB, Secondedition, fornisce un'introduzione completa alla teoria dell'ottimizzazione non lineare e delle sue applicazioni utilizzando Python e MATLAB. Questo libro comprende concetti fondamentali di ottimizzazione non lineare, tra cui programmazione lineare, programmazione completa, programmazione dinamica e discesa gradiente, e temi più avanzati come programmazione non lineare, ottimizzazione stochastica e algoritmi evolutivi. Gli autori forniscono una spiegazione dettagliata delle frasi matematiche e dei metodi algoritmici, nonché esempi pratici ed esercizi per aiutare i lettori a comprendere e applicare i concetti. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I comprende le basi di ottimizzazione non lineare, tra cui il concetto delle condizioni di ottimizzazione, le condizioni necessarie e sufficienti e l'algoritmo di discesa gradiente. La parte II è dedicata alla programmazione lineare, alla programmazione integrale e alla programmazione dinamica, mentre la parte III esamina la programmazione non lineare e l'ottimizzazione stochastica. Infine, nella parte IV si discutono gli algoritmi evolutivi, inclusi gli algoritmi genetici e l'ottimizzazione delle particelle. Durante tutto il libro, gli autori utilizzano molti esempi e esercizi per illustrare i concetti e la tecnologia, rendendoli accessibili sia agli studenti emergenti che agli studenti avanzati.

S. Sastry, S. V. Dani und S. K. Chaudhury. Introduction to Nonlinear Optimization Theory Algorithms and Applications with Python and MATLAB, Second Edition bietet eine umfassende Einführung in die Theorie der nichtlinearen Optimierung und ihre Anwendungen mit Python und MATLAB. Dieses Buch behandelt grundlegende Konzepte der nichtlinearen Optimierung, einschließlich linearer Programmierung, ganzzahliger Programmierung, dynamischer Programmierung und Gradientenabsenkung, sowie fortgeschrittenere Themen wie nichtlineare Programmierung, stochastische Optimierung und evolutionäre Algorithmen. Die Autoren bieten eine detaillierte Erklärung der mathematischen Formulierungen und algorithmischen Methoden sowie praktische Beispiele und Übungen, um den sern zu helfen, Konzepte zu verstehen und anzuwenden. Das Buch ist in vier Teile unterteilt: Teil I behandelt die Grundlagen der nichtlinearen Optimierung, einschließlich des Konzepts der Optimalitätsbedingungen, der notwendigen und ausreichenden Bedingungen und des Gradientenabstiegs-Algorithmus. Teil II befasst sich mit linearer Programmierung, ganzzahliger Programmierung und dynamischer Programmierung, während Teil III nichtlineare Programmierung und stochastische Optimierung untersucht. Schließlich diskutiert Teil IV evolutionäre Algorithmen, einschließlich genetischer Algorithmen und der Optimierung eines Partikelschwarms. Im Laufe des Buches verwenden die Autoren viele Beispiele und Übungen, um Konzepte und Techniken zu veranschaulichen und es sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene zugänglich zu machen.

S. Sastri, S. V. Dani i S. K. Chaudhuri. Wprowadzenie do algorytmów i aplikacji teorii optymizacji nieliniowej z Pythonem i MATLAB, Second Edition, zapewnia kompleksowe wprowadzenie do nieliniowej teorii optymalizacji i jej aplikacji za pomocą Pythona i MATLAB. Książka ta obejmuje podstawowe pojęcia nieliniowej optymalizacji, w tym programowanie liniowe, programowanie integracyjne, programowanie dynamiczne i zejście gradientów, a także bardziej zaawansowane tematy, takie jak programowanie nieliniowe, optymalizacja stochastyczna i algorytmy ewolucyjne. Autorzy przedstawiają szczegółowe wyjaśnienie formuł matematycznych i metod algorytmicznych, a także praktyczne przykłady i ćwiczenia pomagające czytelnikom zrozumieć i zastosować pojęcia. Książka podzielona jest na cztery części: Część I obejmuje podstawy nieliniowej optymalizacji, w tym koncepcję warunków optymalności, niezbędnych i dostatecznych warunków oraz algorytm gradientu zejścia. Część II skupia się na programowaniu liniowym, programowaniu integracyjnym i programowaniu dynamicznym, natomiast część III bada programowanie nieliniowe i optymalizację stochastyczną. Wreszcie część IV omawia algorytmy ewolucyjne, w tym algorytmy genetyczne i optymalizację roju cząstek. W całej książce autorzy używają wielu przykładów i ćwiczeń, aby zilustrować koncepcje i techniki, dzięki czemu są one dostępne zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych studentów.

''

S. Sastri, S. V. Dani ve S. K. Chaudhuri. Doğrusal Olmayan Optimizasyon Teorisine Giriş Python ve MATLAB ile Algoritmalar ve Uygulamalar, İkinci Baskı, Python ve MATLAB kullanarak doğrusal olmayan optimizasyon teorisine ve uygulamalarına kapsamlı bir giriş sağlar. Bu kitap doğrusal programlama, tam sayı programlama, dinamik programlama ve degrade iniş gibi doğrusal olmayan optimizasyonun temel kavramlarını ve ayrıca doğrusal olmayan programlama, stokastik optimizasyon ve evrimsel algoritmalar gibi daha gelişmiş konuları kapsar. Yazarlar, matematiksel formülasyonların ve algoritmik yöntemlerin ayrıntılı bir açıklamasının yanı sıra, okuyucuların kavramları anlamalarına ve uygulamalarına yardımcı olacak pratik örnekler ve alıştırmalar sunmaktadır. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, optimallik koşulları kavramı, gerekli ve yeterli koşullar ve gradyan iniş algoritması dahil olmak üzere doğrusal olmayan optimizasyonun temellerini kapsar. Bölüm II doğrusal programlama, tam sayı programlama ve dinamik programlama üzerine odaklanırken, Bölüm III doğrusal olmayan programlama ve stokastik optimizasyonu araştırıyor. Son olarak, Bölüm IV, genetik algoritmalar ve parçacık sürüsü optimizasyonu dahil olmak üzere evrimsel algoritmaları tartışmaktadır. Kitap boyunca, yazarlar kavramları ve teknikleri göstermek için birçok örnek ve alıştırma kullanırlar, bu da hem yeni başlayanlar hem de ileri düzey öğrenciler için erişilebilir olmasını sağlar.

S. Sastri, S. V. Dani and S. K. Chaudhuri. تقدم مقدمة إلى خوارزميات وتطبيقات نظرية التحسين غير الخطي مع Python و MATLAB، الطبعة الثانية، مقدمة شاملة لنظرية التحسين غير الخطي وتطبيقاتها باستخدام Python و MATLAB. يغطي هذا الكتاب المفاهيم الأساسية للتحسين غير الخطي، بما في ذلك البرمجة الخطية، والبرمجة الصحيحة، والبرمجة الديناميكية، والهبوط المتدرج، بالإضافة إلى موضوعات أكثر تقدمًا مثل البرمجة غير الخطية، والتحسين العشوائي، والخوارزميات التطورية. يقدم المؤلفون شرحًا مفصلاً للتركيبات الرياضية والطرق الخوارزمية، بالإضافة إلى أمثلة وتمارين عملية لمساعدة القراء على فهم المفاهيم وتطبيقها. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: يغطي الجزء الأول أساسيات التحسين غير الخطي، بما في ذلك مفهوم ظروف الأمثل والظروف الضرورية والكافية وخوارزمية الهبوط المتدرج. يركز الجزء الثاني على البرمجة الخطية والبرمجة الصحيحة والبرمجة الديناميكية، بينما يستكشف الجزء الثالث البرمجة غير الخطية والتحسين العشوائي. أخيرًا، يناقش الجزء الرابع الخوارزميات التطورية، بما في ذلك الخوارزميات الجينية وتحسين أسراب الجسيمات. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدم المؤلفون العديد من الأمثلة والتمارين لتوضيح المفاهيم والتقنيات، مما يجعلها في متناول الطلاب المبتدئين والمتقدمين.

S. Sastri，S. V. Dani和S. K. Chaudhury。第二版的Python和MATLAB的非線性優化理論算法和應用介紹為非線性優化理論及其使用Python和MATLAB的應用提供了詳盡的介紹。本書涵蓋了非線性優化的基本概念，包括線性編程，整數編程，動態編程和梯度下降，以及更高級的主題，例如非線性編程，隨機優化和進化算法。作者提供了數學語言和算法方法的詳細解釋，以及實例和練習，以幫助讀者理解和應用概念。本書分為四個部分：第一部分涵蓋了非線性優化的基礎，包括最優條件，必要和足夠的條件以及梯度下降算法的概念。第二部分涉及線性編程，整數編程和動態編程，而第三部分則研究非線性編程和隨機優化。最後，第四部分討論了進化算法，包括遺傳算法和粒子群優化。在整個書中，作者使用許多示例和練習來說明概念和技術，從而使初學者和高級學生都可以使用。