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  1. Die mathematische Optimierung ist ein Teilgebiet der angewandten Mathematik, welches sich mit dem Lösen von Optimierungsproblemen beschäftigt. Sie hat zahlreiche Anwendungen, beispielsweise in den Bereichen Automatisierungstechnik, Automobilindustrie, Energiewirtschaft, Ernährungswissenschaft, Finanzen, Gesundheitswesen, Luft- und ...

  2. 10. Sept. 2023 · Angewandte konvexe Optimierung. Numerical optimization is omnipresent in technical systems. In fact, it is elementary for automation, production planning, logistics, or machine learning.

    • German
    • Link to the course
  3. In diesem Kurs werden die grundlegenden mathematischen und numerischen Konzepte der Optimierung eingeführt und anhand von anwendungsorientierten Beispielen vertieft - einige davon stammen aus der eigenen Forschung unserer Gruppe. Der Kurs gliedert sich in drei Teile: 1. Unbeschränkte Optimierung

    • Prof. Alexander Mitsos, Ph.D.
    • 2 Stunde (n)
    • Optimierung.SVT@avt.rwth-aachen.de
    • 2 Stunde (n)
  4. Das Buch führt anwendungsorientiert in die Optimization Programming Language (OPL) zur Modellierung linearer und ganzzahliger linearer Optimierungsprobleme im Rahmen des IBM ILOG CPLEX Optimization Studio ein. Es beinhaltet zehn Lektionen, ergänzt um zahlreiche Aufgaben und Anwendungsstudien.

    • Stefan Nickel
  5. www.tuhh.de › psi › lehrePSI: ApOpt - TUHH

    Angewandte Optimierung in der Energie- und Verfahrenstechnik (GÜ - 2 SWS) Welche Experimente sind am aufschlussreichsten? Unter welchen Bedingungen wird der höchste Umsatz im Reaktor erzielt?

  6. 1. Sept. 2023 · Das neue Lehrbuch "Angewandte Optimierung mit IBM ILOG CPLEX Optimization Studio", welches von Dr. Wolfgang Burkart mitverfasst wurde, ist kürzlich im Springer-Verlag erschienen. Weiterführende Informationen sowie Aufgabenlösungen und Programmcodes sind unter www.opl-buch.de verfügbar.

  7. Dresdner Lösungsstrategie zur Getriebesynthese, Optimierung und für Gleichungssysteme. Fehlerfunktion f (X) für Übertragungsfunktionen/ Bahnkurven nach Gauß oder Tschebyschev. Minimierung der Zielfunktion F (X) = f (X) + S (X) über ableitungsfreie Optimierungsverfahren.

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