TU Berlin - Institut für Mathematik

Informationen zur Veranstaltung
Nichtlineare Optimierung
Erste Grundgedanken der nichtlinearen Optimierung hat jeder Student im Kurs Analysis kennengelernt -- hier ging es um lokale Extrema von Funktionen mehrerer Veränderlicher. Nebenbedingungen in Form von Gleichungen wurden durch die Regel der Lagrangeschen Multiplikatoren berücksichtigt. In der Praxis sind die Aufgabenstellungen komplizierter. Neben Restriktionen in Form von nichtlinearen Gleichungen sind oft Ungleichungen vorgegeben, beispielsweise untere oder obere Schranken an die gesuchten Vektoren. Ausserdem ist eine analytische Lösung der Probleme meist unmöglich. Im Kurs werden Theorie und numerische Methoden der nichtlinearen Optimierung in einer Einheit entwickelt. Behandelt werden: Optimalitätsbedingungen, Kuhn-Tucker-Theorie, Numerische Methoden für Aufgaben ohne Restriktionen (ableitungsfreie Verfahren, Verfahren vom Newton-Typ, CG-Verfahren, Trust-Region-Technik), entsprechende Methoden für lineare Restriktionen sowie SQP-Methoden bei nichtlinearen Restriktionen.

  • Termine und Räume:


  • Skript:


  • Übungsblätter und Schein:


  • Materialien zu MATLAB:











  • Thomas Slawig