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TÃtulo : A Derivative-free Two Level Random Search Method for Unconstrained Optimization Tipo de documento: documento electrónico Autores: Andrei, Neculai, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XI, 118 p. 14 ilustraciones, 13 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-68517-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Optimización matemática La investigación de operaciones ciencia de la gestión Mejoramiento Investigación de Operaciones Ciencias de la Gestión Clasificación: 519.6 Resumen: El libro está dirigido a estudiantes de posgrado e investigadores en matemáticas, informática e investigación operativa. El libro presenta un nuevo método/algoritmo de optimización sin derivados basado en puntos de prueba generados aleatoriamente en dominios especÃficos y donde los mejores se seleccionan en cada iteración mediante el uso de una serie de reglas. Este método es diferente de muchos otros métodos bien establecidos presentados en la literatura y demuestra ser competitivo para resolver muchos problemas de optimización sin restricciones con diferentes estructuras y complejidades, con un número relativamente grande de variables. Experimentos numéricos intensivos con 140 problemas de optimización sin restricciones, con hasta 500 variables, han demostrado que este enfoque es eficiente y robusto. Estructurado en 4 capÃtulos, el CapÃtulo 1 es introductorio. El capÃtulo 2 está dedicado a presentar un método de búsqueda aleatoria sin derivadas de dos niveles para una optimización sin restricciones. Se supone que la función minimizadora es continua, de lÃmite inferior y se conoce su valor mÃnimo. El capÃtulo 3 demuestra la convergencia del algoritmo. En el CapÃtulo 4, se muestran las prestaciones numéricas del algoritmo para resolver 140 problemas de optimización sin restricciones, de los cuales 16 son aplicaciones reales. Esto muestra que el proceso de optimización tiene dos fases: la fase de reducción y la de estancamiento. Finalmente, se presentan las prestaciones del algoritmo para resolver un número de 30 problemas de optimización sin restricciones a gran escala con hasta 500 variables. Estos resultados numéricos muestran que este enfoque basado en el método de búsqueda aleatoria de dos niveles para optimización sin restricciones es capaz de resolver una gran diversidad de problemas con diferentes estructuras y complejidades. Hay una serie de problemas abiertos que se refieren a los siguientes aspectos: la selección del número de prueba o el número de puntos de prueba locales, la selección de los lÃmites de los dominios donde los puntos de prueba y los puntos de prueba locales se generan aleatoriamente y un criterio para iniciar la búsqueda de lÃnea. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. A Derivative-free Two Level Random Search Method for Unconstrained Optimization -- 3. Convergence of the Algorithm -- 4. Numerical Results -- 5. Conclusions -- Annex A. List of Applications -- Annex B. List of Test Functions -- Annex C. Detailed Results for 30 Large-Scale Problems -- Annex D. Detailed Results for 140 Problems. Tipo de medio : Computadora Summary : The book is intended for graduate students and researchers in mathematics, computer science, and operational research. The book presents a new derivative-free optimization method/algorithm 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. Intensive numerical experiments with 140 unconstrained optimization problems, with up to 500 variables, have shown that this approach is efficient and robust. Structured into 4 chapters, Chapter 1 is introductory. Chapter 2 is dedicated to presenting a two level derivative-free random search method for unconstrained optimization. It is assumed that the minimizing function is continuous, lowerbounded and its minimum value is known. Chapter 3 proves the convergence of the algorithm. In Chapter 4, the numerical performances of the algorithm are shown for solving 140 unconstrained optimization problems, out of which 16 are real applications. This shows that the optimization process has two phases: the reduction phase and the stalling one. Finally, the performances of the algorithm for solving a number of 30 large-scale unconstrained optimization problems up to 500 variables are presented. These numerical results show that this approach based on the two level random search method for unconstrained optimization is able to solve a large diversity of problems with different structures and complexities. There are a number of open problems which refer to the following aspects: the selection of the number of trial or the number of the local trial points, the selection of the bounds of the domains where the trial points and thelocal trial points are randomly generated and a criterion for initiating the line search. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] A Derivative-free Two Level Random Search Method for Unconstrained Optimization [documento electrónico] / Andrei, Neculai, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XI, 118 p. 14 ilustraciones, 13 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-68517-1
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Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Optimización matemática La investigación de operaciones ciencia de la gestión Mejoramiento Investigación de Operaciones Ciencias de la Gestión Clasificación: 519.6 Resumen: El libro está dirigido a estudiantes de posgrado e investigadores en matemáticas, informática e investigación operativa. El libro presenta un nuevo método/algoritmo de optimización sin derivados basado en puntos de prueba generados aleatoriamente en dominios especÃficos y donde los mejores se seleccionan en cada iteración mediante el uso de una serie de reglas. Este método es diferente de muchos otros métodos bien establecidos presentados en la literatura y demuestra ser competitivo para resolver muchos problemas de optimización sin restricciones con diferentes estructuras y complejidades, con un número relativamente grande de variables. Experimentos numéricos intensivos con 140 problemas de optimización sin restricciones, con hasta 500 variables, han demostrado que este enfoque es eficiente y robusto. Estructurado en 4 capÃtulos, el CapÃtulo 1 es introductorio. El capÃtulo 2 está dedicado a presentar un método de búsqueda aleatoria sin derivadas de dos niveles para una optimización sin restricciones. Se supone que la función minimizadora es continua, de lÃmite inferior y se conoce su valor mÃnimo. El capÃtulo 3 demuestra la convergencia del algoritmo. En el CapÃtulo 4, se muestran las prestaciones numéricas del algoritmo para resolver 140 problemas de optimización sin restricciones, de los cuales 16 son aplicaciones reales. Esto muestra que el proceso de optimización tiene dos fases: la fase de reducción y la de estancamiento. Finalmente, se presentan las prestaciones del algoritmo para resolver un número de 30 problemas de optimización sin restricciones a gran escala con hasta 500 variables. Estos resultados numéricos muestran que este enfoque basado en el método de búsqueda aleatoria de dos niveles para optimización sin restricciones es capaz de resolver una gran diversidad de problemas con diferentes estructuras y complejidades. Hay una serie de problemas abiertos que se refieren a los siguientes aspectos: la selección del número de prueba o el número de puntos de prueba locales, la selección de los lÃmites de los dominios donde los puntos de prueba y los puntos de prueba locales se generan aleatoriamente y un criterio para iniciar la búsqueda de lÃnea. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. A Derivative-free Two Level Random Search Method for Unconstrained Optimization -- 3. Convergence of the Algorithm -- 4. Numerical Results -- 5. Conclusions -- Annex A. List of Applications -- Annex B. List of Test Functions -- Annex C. Detailed Results for 30 Large-Scale Problems -- Annex D. Detailed Results for 140 Problems. Tipo de medio : Computadora Summary : The book is intended for graduate students and researchers in mathematics, computer science, and operational research. The book presents a new derivative-free optimization method/algorithm 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. Intensive numerical experiments with 140 unconstrained optimization problems, with up to 500 variables, have shown that this approach is efficient and robust. Structured into 4 chapters, Chapter 1 is introductory. Chapter 2 is dedicated to presenting a two level derivative-free random search method for unconstrained optimization. It is assumed that the minimizing function is continuous, lowerbounded and its minimum value is known. Chapter 3 proves the convergence of the algorithm. In Chapter 4, the numerical performances of the algorithm are shown for solving 140 unconstrained optimization problems, out of which 16 are real applications. This shows that the optimization process has two phases: the reduction phase and the stalling one. Finally, the performances of the algorithm for solving a number of 30 large-scale unconstrained optimization problems up to 500 variables are presented. These numerical results show that this approach based on the two level random search method for unconstrained optimization is able to solve a large diversity of problems with different structures and complexities. There are a number of open problems which refer to the following aspects: the selection of the number of trial or the number of the local trial points, the selection of the bounds of the domains where the trial points and thelocal trial points are randomly generated and a criterion for initiating the line search. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : A Variational Approach to Nonsmooth Dynamics : Applications in Unilateral Mechanics and Electronics Tipo de documento: documento electrónico Autores: Adly, Samir, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XV, 159 p. 55 ilustraciones, 26 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-68658-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones teorÃa del sistema TeorÃa del control IngenierÃa de control Sistemas multicuerpo Vibración Mecánica Aplicada TeorÃa de grafos Cálculo de variaciones y optimización TeorÃa de Sistemas Control TeorÃa de sistemas y control Sistemas multicuerpo y vibraciones mecánicas Clasificación: 519.6 Resumen: Este informe examina modelos matemáticos en mecánica no suave y circuitos eléctricos no regulares, incluidas las desigualdades variacionales evolutivas, los sistemas de complementariedad, las inclusiones diferenciales, la dinámica de segundo orden, los sistemas de Lur''e y el proceso de barrido de Moreau. El campo de la dinámica no suave es de gran interés para matemáticos, mecánicos, controladores automáticos e ingenieros. El presente volumen reconoce esta transversalidad y proporciona una visión multidisciplinaria, ya que describe los resultados fundamentales en dinámica no suave y explica cómo usarlos para estudiar diversos problemas en ingenierÃa. En particular, el autor explora la cuestión de cómo redefinir la noción de sistemas dinámicos a la luz del análisis variacional y no suave moderno. Con el objetivo de tender un puente entre las comunidades de matemáticos aplicados, ingenieros e investigadores en teorÃa de control y sistemas no lineales, este informe describe pruebas y modelos matemáticos relevantes en mecánica y electrónica unilateral. Nota de contenido: 1 Mathematical Background -- 2 Nonsmooth Dynamics: An Overview -- 3 Stability Analysis of First-order Nonsmooth Dynamics -- 4 Stability Analysis of Second-order Nonsmooth Dynamics -- 5 Nonsmooth Lur'e Dynamical Systems -- 6 Moreau's Sweeping Processes -- Historical vignettes -- References -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : This brief examines mathematical models in nonsmooth mechanics and nonregular electrical circuits, including evolution variational inequalities, complementarity systems, differential inclusions, second-order dynamics, Lur'e systems and Moreau's sweeping process. The field of nonsmooth dynamics is of great interest to mathematicians, mechanicians, automatic controllers and engineers. The present volume acknowledges this transversality and provides a multidisciplinary view as it outlines fundamental results in nonsmooth dynamics and explains how to use them to study various problems in engineering. In particular, the author explores the question of how to redefine the notion of dynamical systems in light of modern variational and nonsmooth analysis. With the aim of bridging between the communities of applied mathematicians, engineers and researchers in control theory and nonlinear systems, this brief outlines both relevant mathematical proofs and models in unilateral mechanics and electronics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] A Variational Approach to Nonsmooth Dynamics : Applications in Unilateral Mechanics and Electronics [documento electrónico] / Adly, Samir, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XV, 159 p. 55 ilustraciones, 26 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-68658-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones teorÃa del sistema TeorÃa del control IngenierÃa de control Sistemas multicuerpo Vibración Mecánica Aplicada TeorÃa de grafos Cálculo de variaciones y optimización TeorÃa de Sistemas Control TeorÃa de sistemas y control Sistemas multicuerpo y vibraciones mecánicas Clasificación: 519.6 Resumen: Este informe examina modelos matemáticos en mecánica no suave y circuitos eléctricos no regulares, incluidas las desigualdades variacionales evolutivas, los sistemas de complementariedad, las inclusiones diferenciales, la dinámica de segundo orden, los sistemas de Lur''e y el proceso de barrido de Moreau. El campo de la dinámica no suave es de gran interés para matemáticos, mecánicos, controladores automáticos e ingenieros. El presente volumen reconoce esta transversalidad y proporciona una visión multidisciplinaria, ya que describe los resultados fundamentales en dinámica no suave y explica cómo usarlos para estudiar diversos problemas en ingenierÃa. En particular, el autor explora la cuestión de cómo redefinir la noción de sistemas dinámicos a la luz del análisis variacional y no suave moderno. Con el objetivo de tender un puente entre las comunidades de matemáticos aplicados, ingenieros e investigadores en teorÃa de control y sistemas no lineales, este informe describe pruebas y modelos matemáticos relevantes en mecánica y electrónica unilateral. Nota de contenido: 1 Mathematical Background -- 2 Nonsmooth Dynamics: An Overview -- 3 Stability Analysis of First-order Nonsmooth Dynamics -- 4 Stability Analysis of Second-order Nonsmooth Dynamics -- 5 Nonsmooth Lur'e Dynamical Systems -- 6 Moreau's Sweeping Processes -- Historical vignettes -- References -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : This brief examines mathematical models in nonsmooth mechanics and nonregular electrical circuits, including evolution variational inequalities, complementarity systems, differential inclusions, second-order dynamics, Lur'e systems and Moreau's sweeping process. The field of nonsmooth dynamics is of great interest to mathematicians, mechanicians, automatic controllers and engineers. The present volume acknowledges this transversality and provides a multidisciplinary view as it outlines fundamental results in nonsmooth dynamics and explains how to use them to study various problems in engineering. In particular, the author explores the question of how to redefine the notion of dynamical systems in light of modern variational and nonsmooth analysis. With the aim of bridging between the communities of applied mathematicians, engineers and researchers in control theory and nonlinear systems, this brief outlines both relevant mathematical proofs and models in unilateral mechanics and electronics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Advances in Data Science Tipo de documento: documento electrónico Autores: Demir, Ilke, ; Lou, Yifei, ; Wang, Xu, ; Welker, Kathrin, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XX, 364 p. 185 ilustraciones, 166 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-79891-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones Probabilidades Análisis numérico Informática Visión por computador Estadistica matematica Cálculo de variaciones y optimización TeorÃa de probabilidad Aplicaciones matemáticas en informática Probabilidad y EstadÃstica en Informática Clasificación: 519.6 Resumen: Este volumen destaca los avances recientes en la ciencia de datos, incluido el procesamiento y la mejora de imágenes en datos de gran tamaño, el análisis de formas y el procesamiento de geometrÃa en 2D/3D, la exploración y comprensión de redes neuronales y extensiones a tipos de datos atÃpicos, como señales sociales y biológicas. Las contribuciones se basan en discusiones de dos talleres de la Asociación para Mujeres en Matemáticas (AWM), a saber, el segundo Taller de Colaboración en Investigación de Mujeres en Ciencia de Datos y Matemáticas (WiSDM) que tuvo lugar entre el 29 de julio y el 2 de agosto de 2019 en el Instituto de Computación. e Investigación Experimental en Matemáticas (ICERM) en Providence, Rhode Island, y el tercer Taller de Colaboración de Investigación Women in Shape (WiSh) que tuvo lugar entre el 16 y el 20 de julio de 2018 en la Universidad de Trier en Robert-Schuman-Haus, Trier, Alemania. Estas presentaciones, generadas por grupos de trabajo en la conferencia, constituyen una fuente valiosa para los lectores interesados ​​en ideas y métodos desarrollados en campos de investigación interdisciplinarios. El libro presenta ideas, métodos y herramientas desarrollados a través de una amplia gama de dominios, que van desde el análisis teórico de redes neuronales gráficas hasta aplicaciones en ciencias de la salud. También presenta resultados originales que abordan problemas del mundo real que a menudo implican análisis de datos complejos en grandes fuentes de datos multimodales. Nota de contenido: Part I: Image Processing -- Two-stage Geometric Information Guided Image Processing (J. Qin and W. Guo) -- Image Edge Sharpening via Heaviside Substitution and Structure Recovery (L. Deng, W. Guo, and T. Huang) -- Two-step Blind Deconvolution of UPC-A Barcode Images (B. Kim and Y. Lou) -- Part II: Shape and Geometry -- An Anisotropic Local Method for Boundary Detection in Images (M. Lund, M. Howard, D. Wu, R. S. Crum, D. J. Miller, and M. C. Akin) -- Towards Learning Geometric Shape Parts (A. Fondevilla, G. Morin, and K. Leonard) -- Machine Learning in LiDAR 3D Point Clouds (F. P. Medina and R. Paffenroth) -- Part III: Machine Learning -- Fitting Small Piece-wise Linear Neural Network Models to Interpolate Data Sets (L. Ness) -- On Large-Scale Dynamic Topic Modelling with Nonnegative CP Tensor Decomposition (M. Ahn, N. Eikmeier, J. Haddock, L. Kassab, A. Kryshchenko, K. Leonard, D. Needell, R. W. M. A. Madushani, E. Sizikova, and C. Wang) -- A Simple Recovery Framework for Signals with Time-Varying Sparse Support (N. Durgin, R. Grotheer, C. Huang, S. Li, A. Ma, D. Needell, and J. Qin) -- Part IV: Data Analysis -- Role Detection and Prediction in Dynamic Political Networks (E. Evans, W. Guo, A. Genctav, S. Tari, C. Domeniconi, A. Murillo, J. Chuang, L. AlSumait, P. Mani, and N. Youssry) -- Classifying Sleep States Using Persistent Homology and Markov Chains: A Pilot Study (S. Tymochko, K. Singhal, and G. Heo) -- A Survey of Statistical Learning Techniques as Applied to Inexpensive Pediatric Obstructive Sleep Apnea Data (E. T. Winn, M. Vazquez, P. Loliencar, K. Taipale, X. Wang, and G. Heo) -- Nonparametric Estimation of Blood Alcohol Concentration from Transdermal Alcohol Measurements Using Alcohol Biosensor Devices (A. Kryshchenko, M. Sirlanci, and B. Vader). Tipo de medio : Computadora Summary : This volume highlights recent advances in data science, including image processing and enhancement on large data, shape analysis and geometry processing in 2D/3D, exploration and understanding of neural networks, and extensions to atypical data types such as social and biological signals. The contributions are based on discussions from two workshops under Association for Women in Mathematics (AWM), namely the second Women in Data Science and Mathematics (WiSDM) Research Collaboration Workshop that took place between July 29 and August 2, 2019 at the Institute for Computational and Experimental Research in Mathematics (ICERM) in Providence, Rhode Island, and the third Women in Shape (WiSh) Research Collaboration Workshop that took place between July 16 and 20, 2018 at Trier University in Robert-Schuman-Haus, Trier, Germany. These submissions, seeded by working groups at the conference, form a valuable source for readers who are interested in ideas and methods developed in interdisciplinary research fields. The book features ideas, methods, and tools developed through a broad range of domains, ranging from theoretical analysis on graph neural networks to applications in health science. It also presents original results tackling real-world problems that often involve complex data analysis on large multi-modal data sources. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Data Science [documento electrónico] / Demir, Ilke, ; Lou, Yifei, ; Wang, Xu, ; Welker, Kathrin, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XX, 364 p. 185 ilustraciones, 166 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-79891-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones Probabilidades Análisis numérico Informática Visión por computador Estadistica matematica Cálculo de variaciones y optimización TeorÃa de probabilidad Aplicaciones matemáticas en informática Probabilidad y EstadÃstica en Informática Clasificación: 519.6 Resumen: Este volumen destaca los avances recientes en la ciencia de datos, incluido el procesamiento y la mejora de imágenes en datos de gran tamaño, el análisis de formas y el procesamiento de geometrÃa en 2D/3D, la exploración y comprensión de redes neuronales y extensiones a tipos de datos atÃpicos, como señales sociales y biológicas. Las contribuciones se basan en discusiones de dos talleres de la Asociación para Mujeres en Matemáticas (AWM), a saber, el segundo Taller de Colaboración en Investigación de Mujeres en Ciencia de Datos y Matemáticas (WiSDM) que tuvo lugar entre el 29 de julio y el 2 de agosto de 2019 en el Instituto de Computación. e Investigación Experimental en Matemáticas (ICERM) en Providence, Rhode Island, y el tercer Taller de Colaboración de Investigación Women in Shape (WiSh) que tuvo lugar entre el 16 y el 20 de julio de 2018 en la Universidad de Trier en Robert-Schuman-Haus, Trier, Alemania. Estas presentaciones, generadas por grupos de trabajo en la conferencia, constituyen una fuente valiosa para los lectores interesados ​​en ideas y métodos desarrollados en campos de investigación interdisciplinarios. El libro presenta ideas, métodos y herramientas desarrollados a través de una amplia gama de dominios, que van desde el análisis teórico de redes neuronales gráficas hasta aplicaciones en ciencias de la salud. También presenta resultados originales que abordan problemas del mundo real que a menudo implican análisis de datos complejos en grandes fuentes de datos multimodales. Nota de contenido: Part I: Image Processing -- Two-stage Geometric Information Guided Image Processing (J. Qin and W. Guo) -- Image Edge Sharpening via Heaviside Substitution and Structure Recovery (L. Deng, W. Guo, and T. Huang) -- Two-step Blind Deconvolution of UPC-A Barcode Images (B. Kim and Y. Lou) -- Part II: Shape and Geometry -- An Anisotropic Local Method for Boundary Detection in Images (M. Lund, M. Howard, D. Wu, R. S. Crum, D. J. Miller, and M. C. Akin) -- Towards Learning Geometric Shape Parts (A. Fondevilla, G. Morin, and K. Leonard) -- Machine Learning in LiDAR 3D Point Clouds (F. P. Medina and R. Paffenroth) -- Part III: Machine Learning -- Fitting Small Piece-wise Linear Neural Network Models to Interpolate Data Sets (L. Ness) -- On Large-Scale Dynamic Topic Modelling with Nonnegative CP Tensor Decomposition (M. Ahn, N. Eikmeier, J. Haddock, L. Kassab, A. Kryshchenko, K. Leonard, D. Needell, R. W. M. A. Madushani, E. Sizikova, and C. Wang) -- A Simple Recovery Framework for Signals with Time-Varying Sparse Support (N. Durgin, R. Grotheer, C. Huang, S. Li, A. Ma, D. Needell, and J. Qin) -- Part IV: Data Analysis -- Role Detection and Prediction in Dynamic Political Networks (E. Evans, W. Guo, A. Genctav, S. Tari, C. Domeniconi, A. Murillo, J. Chuang, L. AlSumait, P. Mani, and N. Youssry) -- Classifying Sleep States Using Persistent Homology and Markov Chains: A Pilot Study (S. Tymochko, K. Singhal, and G. Heo) -- A Survey of Statistical Learning Techniques as Applied to Inexpensive Pediatric Obstructive Sleep Apnea Data (E. T. Winn, M. Vazquez, P. Loliencar, K. Taipale, X. Wang, and G. Heo) -- Nonparametric Estimation of Blood Alcohol Concentration from Transdermal Alcohol Measurements Using Alcohol Biosensor Devices (A. Kryshchenko, M. Sirlanci, and B. Vader). Tipo de medio : Computadora Summary : This volume highlights recent advances in data science, including image processing and enhancement on large data, shape analysis and geometry processing in 2D/3D, exploration and understanding of neural networks, and extensions to atypical data types such as social and biological signals. The contributions are based on discussions from two workshops under Association for Women in Mathematics (AWM), namely the second Women in Data Science and Mathematics (WiSDM) Research Collaboration Workshop that took place between July 29 and August 2, 2019 at the Institute for Computational and Experimental Research in Mathematics (ICERM) in Providence, Rhode Island, and the third Women in Shape (WiSh) Research Collaboration Workshop that took place between July 16 and 20, 2018 at Trier University in Robert-Schuman-Haus, Trier, Germany. These submissions, seeded by working groups at the conference, form a valuable source for readers who are interested in ideas and methods developed in interdisciplinary research fields. The book features ideas, methods, and tools developed through a broad range of domains, ranging from theoretical analysis on graph neural networks to applications in health science. It also presents original results tackling real-world problems that often involve complex data analysis on large multi-modal data sources. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Energy System Optimization / Bertsch, Valentin ; Fichtner, Wolf ; Heuveline, Vincent ; Leibfried, Thomas
TÃtulo : Advances in Energy System Optimization : Proceedings of the first International Symposium on Energy System Optimization Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bertsch, Valentin, ; Fichtner, Wolf, ; Heuveline, Vincent, ; Leibfried, Thomas, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: VIII, 245 p. 86 ilustraciones, 67 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-51795-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones La investigación de operaciones ciencia de la gestión Cálculo de variaciones y optimización Investigación de Operaciones Ciencias de la Gestión Clasificación: 519.6 Resumen: Los artÃculos presentados en este volumen abordan diversos desafÃos en los sistemas energéticos, que van desde problemas operativos hasta problemas de planificación de inversiones, desde economÃa de mercado hasta consideraciones técnicas y ambientales, desde redes de distribución hasta redes de transmisión y desde consideraciones teóricas hasta preocupaciones sobre el suministro de datos y estudios de casos aplicados. El Simposio Internacional sobre Optimización de Sistemas Energéticos (ISESO) se celebró los dÃas 9 y 10 de noviembre de 2015 en el Instituto de Estudios Teóricos de Heidelberg (HITS) y fue organizado por HITS, la Universidad de Heidelberg y el Instituto de TecnologÃa de Karlsruhe. Nota de contenido: 1. A Customized Evolutionary Algorithm for the Optimization of Residential Energy Resources -- 2. Comparison of control strategies for electric vehicles on a low voltage level electrical distribution grid -- 3. Optimal Storage Operation with Model Predictive Control in the German Transmission Grid -- 4. Security-Constrained Optimization Framework for Large-Scale Power Systems Including Post-Contingency Remedial Actions and Inter-Temporal Constraints -- 5. Dynamic Decision Making in Energy Systems with Storage and Renewable Energy Sources -- 6. Dispatch of flexibility options, grid infrastructure and integration of renewable energies within a decentralized electricity system -- 7. An Optimal Investment Model for Battery Energy Storage Systems in Isolated Microgrids -- 8. A dynamic programming approach to multi-period planning of isolated microgrids -- 9. Curtailing renewable feed-in peaks and its impact on power grid extensions in Germany for the year 2030 -- 10. Simulation of distribution grid expansion costs and the impact of load shifting -- 11. Structure Analysis of the German Transmission Network using the Open Source Model SciGRID -- 12. Modeling of the transmission grid using geo allocation and generalized processes -- 13. Regionalizing Input Data for Generation and Transmission Expansion Planning Models -- 14. Convexity/nonconvexity certificates for power flow analysis -- 15. A Convex Model for the Optimization of Distribution Systems with Distributed Generation.-. Tipo de medio : Computadora Summary : The papers presented in this volume address diverse challenges in energy systems, ranging from operational to investment planning problems, from market economics to technical and environmental considerations, from distribution grids to transmission grids and from theoretical considerations to data provision concerns and applied case studies. The International Symposium on Energy System Optimization (ISESO) was held on November 9th and 10th 2015 at the Heidelberg Institute for Theoretical Studies (HITS) and was organized by HITS, Heidelberg University and Karlsruhe Institute of Technology. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Energy System Optimization : Proceedings of the first International Symposium on Energy System Optimization [documento electrónico] / Bertsch, Valentin, ; Fichtner, Wolf, ; Heuveline, Vincent, ; Leibfried, Thomas, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - VIII, 245 p. 86 ilustraciones, 67 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-51795-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones La investigación de operaciones ciencia de la gestión Cálculo de variaciones y optimización Investigación de Operaciones Ciencias de la Gestión Clasificación: 519.6 Resumen: Los artÃculos presentados en este volumen abordan diversos desafÃos en los sistemas energéticos, que van desde problemas operativos hasta problemas de planificación de inversiones, desde economÃa de mercado hasta consideraciones técnicas y ambientales, desde redes de distribución hasta redes de transmisión y desde consideraciones teóricas hasta preocupaciones sobre el suministro de datos y estudios de casos aplicados. El Simposio Internacional sobre Optimización de Sistemas Energéticos (ISESO) se celebró los dÃas 9 y 10 de noviembre de 2015 en el Instituto de Estudios Teóricos de Heidelberg (HITS) y fue organizado por HITS, la Universidad de Heidelberg y el Instituto de TecnologÃa de Karlsruhe. Nota de contenido: 1. A Customized Evolutionary Algorithm for the Optimization of Residential Energy Resources -- 2. Comparison of control strategies for electric vehicles on a low voltage level electrical distribution grid -- 3. Optimal Storage Operation with Model Predictive Control in the German Transmission Grid -- 4. Security-Constrained Optimization Framework for Large-Scale Power Systems Including Post-Contingency Remedial Actions and Inter-Temporal Constraints -- 5. Dynamic Decision Making in Energy Systems with Storage and Renewable Energy Sources -- 6. Dispatch of flexibility options, grid infrastructure and integration of renewable energies within a decentralized electricity system -- 7. An Optimal Investment Model for Battery Energy Storage Systems in Isolated Microgrids -- 8. A dynamic programming approach to multi-period planning of isolated microgrids -- 9. Curtailing renewable feed-in peaks and its impact on power grid extensions in Germany for the year 2030 -- 10. Simulation of distribution grid expansion costs and the impact of load shifting -- 11. Structure Analysis of the German Transmission Network using the Open Source Model SciGRID -- 12. Modeling of the transmission grid using geo allocation and generalized processes -- 13. Regionalizing Input Data for Generation and Transmission Expansion Planning Models -- 14. Convexity/nonconvexity certificates for power flow analysis -- 15. A Convex Model for the Optimization of Distribution Systems with Distributed Generation.-. Tipo de medio : Computadora Summary : The papers presented in this volume address diverse challenges in energy systems, ranging from operational to investment planning problems, from market economics to technical and environmental considerations, from distribution grids to transmission grids and from theoretical considerations to data provision concerns and applied case studies. The International Symposium on Energy System Optimization (ISESO) was held on November 9th and 10th 2015 at the Heidelberg Institute for Theoretical Studies (HITS) and was organized by HITS, Heidelberg University and Karlsruhe Institute of Technology. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Advancing Parametric Optimization : On Multiparametric Linear Complementarity Problems with Parameters in General Locations Tipo de documento: documento electrónico Autores: Adelgren, Nathan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XII, 113 p. 8 ilustraciones, 7 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-61821-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Optimización matemática geometrÃa algebraica Mejoramiento Clasificación: 519.6 Resumen: La teorÃa presentada en este trabajo fusiona muchos conceptos de optimización matemática y geometrÃa algebraica real. Cuando los datos desconocidos o inciertos en un problema de optimización se reemplazan con parámetros, se obtiene un problema de optimización multiparamétrico cuya solución óptima viene en forma de una función de los parámetros. La teorÃa y metodologÃa presentadas en este trabajo permiten resolver tanto Lineal como Programas y programas cuadráticos convexos que contienen parámetros en cualquier ubicación dentro de los datos del problema, asà como problemas de optimización multiobjetivo con cualquier número de objetivos cuadráticos o lineales convexos y restricciones lineales. Las aplicaciones de esta clase de problemas están muy extendidas y van desde los negocios y la economÃa hasta la ingenierÃa quÃmica y ambiental. Antes de este trabajo, no existÃa ningún procedimiento de solución para estas clases generales de problemas, excepto los algoritmos propuestos recientemente. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Background on mpLCP -- 3. Algebraic Properties of Invariancy Regions -- 4. Phase 2: Partitioning the Parameter Space -- 5. Phase 1: Determining an Initial Feasible Solution -- 6. Further Considerations -- 7. Assessment of Performance -- 8. Conclusion -- Appendix A. Tableaux for Example 2.1 -- Appendix B. Tableaux for Example 2.2 -- References. Tipo de medio : Computadora Summary : The theory presented in this work merges many concepts from mathematical optimization and real algebraic geometry. When unknown or uncertain data in an optimization problem is replaced with parameters, one obtains a multi-parametric optimization problem whose optimal solution comes in the form of a function of the parameters.The theory and methodology presented in this work allows one to solve both Linear Programs and convex Quadratic Programs containing parameters in any location within the problem data as well as multi-objective optimization problems with any number of convex quadratic or linear objectives and linear constraints. Applications of these classes of problems are extremely widespread, ranging from business and economics to chemical and environmental engineering. Prior to this work, no solution procedure existed for these general classes of problems except for the recently proposed algorithms. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advancing Parametric Optimization : On Multiparametric Linear Complementarity Problems with Parameters in General Locations [documento electrónico] / Adelgren, Nathan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XII, 113 p. 8 ilustraciones, 7 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-61821-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Optimización matemática geometrÃa algebraica Mejoramiento Clasificación: 519.6 Resumen: La teorÃa presentada en este trabajo fusiona muchos conceptos de optimización matemática y geometrÃa algebraica real. Cuando los datos desconocidos o inciertos en un problema de optimización se reemplazan con parámetros, se obtiene un problema de optimización multiparamétrico cuya solución óptima viene en forma de una función de los parámetros. La teorÃa y metodologÃa presentadas en este trabajo permiten resolver tanto Lineal como Programas y programas cuadráticos convexos que contienen parámetros en cualquier ubicación dentro de los datos del problema, asà como problemas de optimización multiobjetivo con cualquier número de objetivos cuadráticos o lineales convexos y restricciones lineales. Las aplicaciones de esta clase de problemas están muy extendidas y van desde los negocios y la economÃa hasta la ingenierÃa quÃmica y ambiental. Antes de este trabajo, no existÃa ningún procedimiento de solución para estas clases generales de problemas, excepto los algoritmos propuestos recientemente. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Background on mpLCP -- 3. Algebraic Properties of Invariancy Regions -- 4. Phase 2: Partitioning the Parameter Space -- 5. Phase 1: Determining an Initial Feasible Solution -- 6. Further Considerations -- 7. Assessment of Performance -- 8. Conclusion -- Appendix A. Tableaux for Example 2.1 -- Appendix B. Tableaux for Example 2.2 -- References. Tipo de medio : Computadora Summary : The theory presented in this work merges many concepts from mathematical optimization and real algebraic geometry. When unknown or uncertain data in an optimization problem is replaced with parameters, one obtains a multi-parametric optimization problem whose optimal solution comes in the form of a function of the parameters.The theory and methodology presented in this work allows one to solve both Linear Programs and convex Quadratic Programs containing parameters in any location within the problem data as well as multi-objective optimization problems with any number of convex quadratic or linear objectives and linear constraints. Applications of these classes of problems are extremely widespread, ranging from business and economics to chemical and environmental engineering. Prior to this work, no solution procedure existed for these general classes of problems except for the recently proposed algorithms. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
