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Distributed Optimization with Application to Power Systems and Control - Softcover

 
9783731511809: Distributed Optimization with Application to Power Systems and Control

Inhaltsangabe

Mathematical optimization techniques are among the most successful tools for controlling technical systems optimally with feasibility guarantees. Yet, they are often centralized—all data has to be collected in one central and computationally powerful entity. Methods from distributed optimization overcome this limitation. Classical approaches, however, are often not applicable due to non-convexities. This work develops one of the first frameworks for distributed non-convex optimization.

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  • VerlagKIT Scientific Publishing
  • Erscheinungsdatum2022
  • ISBN 10 3731511800
  • ISBN 13 9783731511809
  • EinbandTapa blanda
  • SpracheEnglisch
  • Anzahl der Seiten226
  • Kontakt zum HerstellerNicht verfügbar

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Mathematical optimization techniques are among the most successful tools for controlling technical systems optimally with feasibility guarantees. Yet, they are often centralized-all data has to be collected in one central and computationally powerful entity. Methods from distributed optimization overcome this limitation. Classical approaches, however, are often not applicable due to non-convexities. This work develops one of the first frameworks for distributed non-convex optimization. Artikel-Nr. 9783731511809

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Distributed Optimization with Application to Power Systems and Control | Alexander Engelmann | Taschenbuch | Englisch | 2022 | Karlsruher Institut für Technologie | EAN 9783731511809 | Verantwortliche Person für die EU: KIT Scientific Publishing, Straße am Forum 2, 76131 Karlsruhe, info[at]ksp[dot]kit[dot]edu | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 125855092

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Mathematical optimization techniques are among the most successful tools for controlling technical systems optimally with feasibility guarantees. Yet, they are often centralized¿all data has to be collected in one central and computationally powerful entity. Methods from distributed optimization overcome this limitation. Classical approaches, however, are often not applicable due to non-convexities. This work develops one of the first frameworks for distributed non-convex optimization.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 226 pp. Englisch. Artikel-Nr. 9783731511809

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