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Nel volume vengono descritti e analizzati gli algoritmi di ottimizzazione non vincolata maggiormente noti e quelli studiati pi di recente e proposti nella letteratura specialistica. Particolare attenzione viene data alle propriet teoriche di convergenza degli algoritmi descritti e agli aspetti numerici e computazionali ad essi connessi. La stesura del testo tale da renderlo adatto sia a un lettore che intenda acquisire una preparazione di base delle metodologie di ottimizzazione non vincolata, sia a un lettore che abbia gi competenze generali di ottimizzazione e che voglia approfondire specifici argomenti. I concetti matematici di base sono riportati nelle appendici con il fine di presentare una trattazione degli argomenti autocontenuta.
A propos de l'auteur
Prof. Luigi Grippo was formerly a full professor of operations research at the University of Rome "La Sapienza" and he taught courses on operations research, optimization algorithms, approximation methods, mathematical programming, computer learning. His research work has been mainly concerned with methods for nonlinear optimization and computer learning. He has published more than 40 papers on international journals and has served as associate editor in the Journal Optimization Methods and Software.
Prof. Marco Sciandrone is a full professor of Operations Research at University of Rome "La Sapienza". He teaches courses on operations research, continuous optimization and machine learning. His research interests include nonlinear optimization and machine learning. He has published about 60 papers on international journals. He is associate editor of the journals Optimization Methods and Software, and 4OR. He was one of the founders of DEIX srl, a start-up of University of Rome "La Sapienza".
Résumé
Nel volume vengono descritti e analizzati gli algoritmi di ottimizzazione non vincolata maggiormente noti e quelli studiati pi di recente e proposti nella letteratura specialistica. Particolare attenzione viene data alle propriet teoriche di convergenza degli algoritmi descritti e agli aspetti numerici e computazionali ad essi connessi. La stesura del testo tale da renderlo adatto sia a un lettore che intenda acquisire una preparazione di base delle metodologie di ottimizzazione non vincolata, sia a un lettore che abbia gi competenze generali di ottimizzazione e che voglia approfondire specifici argomenti. I concetti matematici di base sono riportati nelle appendici con il fine di presentare una trattazione degli argomenti autocontenuta.
