Nonlinear Multi-Modal Optimization, Fachbücher von Shahin Filizadeh, Farhad Yahyaie

Das Buch "Nonlinear Multi-Modal Optimization" bietet eine umfassende Einführung in einen neuartigen Optimierungsalgorithmus, der speziell für die simulationsbasierte Gestaltung von Systemen mit multimodalen, nichtlinearen und schwer fassbaren Zielsetzungen entwickelt wurde. Der Algorithmus erweitert die adaptive multimodale Optimierung, indem er Merkmale des Surrogatmodellings integriert, die den Antwortoberflächenmethoden (RSM) ähneln. Dies führt zu einer signifikanten Reduzierung der Rechenintensität, was ihn besonders geeignet für die Optimierung kostspieliger, schwer fassbarer Zielsetzungen macht. Der Algorithmus erstellt schrittweise präzisere Surrogatmodelle um lokale Minima, die für nachgelagerte Optimierungsstudien wie Sensitivitäts- und Toleranzanalysen mit minimalem Rechenaufwand verwendet werden können. Das Buch erläutert die mathematischen Grundlagen des Algorithmus ausführlich und demonstriert dessen Wirksamkeit durch den Vergleich mehrerer multimodaler Zielsetzungen sowie durch praktische Anwendungen in der Gestaltung komplexer Energie- und Leistungselektroniksysteme.