A Derivative- Two Level Random Search Method For Unconstrained Optimization - Neculai Andrei

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The Book Isnbsp;intended For Graduate Students And Researchers In Mathematics, Computer Science, And Operational Research. The Book Presents A Derivative- Optimization Methodalgorithm Based On Randomly Generated Trial Points In Specified Domains And Where The Best Ones Are Selected At Each Iteration By Using A Number Of Rules. This Method Is Different From Many Other Well Established Methods Presented In The Literature And Proves To Be Competitive For Solving Many Unconstrained Optimization Problems With Different Structures And Complexities, With A Relative Large Number Of Variables.
  • ブランド: Unbranded
  • カテゴリー: ビジネス、ファイナンス、法律
  • フォーマット: Paperback
  • 刊行日: 2021-04-01
  • ページ数: 132
  • 著者: Neculai Andrei
  • 言語: English
  • 出版社 / レコード会社: Springer Nature B.V
  • Fruugo ID: 469761473-983716386
  • ISBN: 9783030685164
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