Modern Numerical Nonlinear Optimization - Andrei, Neculai ((Springer Optimization and Its Applications ;)
Contiene: 1) Introducción; 2) Fundamentos sobre la optimización sin restricciones. Cálculo del tamaño de los pasos; 3) Métodos de descenso más pronunciado; 4) El método de Newton; 5) Métodos de gradiente conjugado; 6) Métodos de quasi-Newton; 7) Métodos de Newton inexactos; 8) Métodos de región de confianza; 9) Métodos directos para optimización sin restricciones; 10) Métodos de optimización no lineal restringida: una visión general; 11) Condiciones de optimalidad para optimización no lineal; 12) Optimización restringida de límites simples; 13) Programación cuadrática; 14) Métodos de penalización y métodos de Lagrangian aumentados; 15) Programación secuencial cuadrática; 16) Métodos primarios: el gradiente geducidogGeneralizado con linealización secuencial; 17) Métodos de punto interior; 18) Métodos de filtro; 19) Búsqueda lineal con filtro de punto interior; 20) Métodos directos para optimización restringida.