Lagrange-type Functions in Constrained Non-Convex Optimization, Fachbücher von Alexander M. Rubinov, Xiao-qi Yang

Das Fachbuch "Lagrange-type Functions in Constrained Non-Convex Optimization" bietet eine umfassende Analyse der Lagrange- und Penalty-Methoden im Kontext der nicht-konvexen Optimierung mit Nebenbedingungen. Es beleuchtet die Herausforderungen, die bei der Anwendung klassischer Lagrange-Methoden auftreten können, insbesondere wenn es um die Suche nach Minima in nicht-konvexen Problemen geht. Das Buch diskutiert die Notwendigkeit, die klassischen Ansätze zu verallgemeinern, um eine geeignete Strategie zur Reduzierung von beschränkten Optimierungsproblemen auf unbeschränkte Probleme zu entwickeln. Hierbei werden verschiedene Ansätze untersucht, darunter die Konstruktion eines unbeschränkten Problems, bei dem die Zielfunktion als Faltung der ursprünglichen Zielfunktion und der Nebenbedingungen formuliert wird. Diese innovativen Ansätze bieten sowohl theoretische als auch praktische Perspektiven für die Lösung komplexer Optimierungsprobleme.