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Aggregation in Large-Scale Optimization

I Litvinchev, Vladimir Tsurkov
Livre relié | Anglais | Applied Optimization | n° 83
167,95 €
+ 335 points
Format
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Description

When analyzing systems with a large number of parameters, the dimen- sion of the original system may present insurmountable difficulties for the analysis. It may then be convenient to reformulate the original system in terms of substantially fewer aggregated variables, or macrovariables. In other words, an original system with an n-dimensional vector of states is reformulated as a system with a vector of dimension much less than n. The aggregated variables are either readily defined and processed, or the aggregated system may be considered as an approximate model for the orig- inal system. In the latter case, the operation of the original system can be exhaustively analyzed within the framework of the aggregated model, and one faces the problems of defining the rules for introducing macrovariables, specifying loss of information and accuracy, recovering original variables from aggregates, etc. We consider also in detail the so-called iterative aggregation approach. It constructs an iterative process, at- every step of which a macroproblem is solved that is simpler than the original problem because of its lower dimension. Aggregation weights are then updated, and the procedure passes to the next step. Macrovariables are commonly used in coordinating problems of hierarchical optimization.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
291
Langue:
Anglais
Collection :
Tome:
n° 83

Caractéristiques

EAN:
9781402075971
Date de parution :
30-09-03
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
159 mm x 247 mm
Poids :
648 g

Les avis