Předmět: Optimalizační metody

» Seznam fakult » FAI » AUM
Název předmětu Optimalizační metody
Kód předmětu AUM/AE4OM
Organizační forma výuky Přednáška + Seminář
Úroveň předmětu Bakalářský
Rok studia nespecifikován
Semestr Zimní a letní
Počet ECTS kreditů 6
Vyučovací jazyk Angličtina
Statut předmětu nespecifikováno
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Krayem Said, prof. Ing. CSc.
  • Hrabec Dušan, Ing. Ph.D.
Obsah předmětu
- Funkce více proměnných a její vlastnosti. - Parciální derivace funkce více proměnných, gradient funkce. - Přibližné vyjádření funkce více proměnných, tečná rovina a normála ke grafu, diferenciál, Taylorův polynom. - Lokální extrémy funkce více proměnných. - Vázané extrémy funkce více proměnných. - Implicitní funkce dvou proměnných. Derivace funkce dvou proměnných dané implicitně. - Lineární programování: klasifikace a formulace úloh, typy úloh. - Simplexová metoda. - Primární a duální úloha. Vlastnosti duálních úloh. - Celočíselné programování: metoda sečných nadrovin, metoda větví a mezí. - Úlohy celočíselného programování. - Dynamické programování: Bellmanův princip. Dijkstrův algoritmus. - Úlohy dynamického programování. - Ukázky aplikací a aplikačních softwarů (GAMS, AMPL, Wolfram Mathematica, Matlab).

Studijní aktivity a metody výuky
Přednášení, Praktické procvičování
  • Semestrální práce - 10 hodin za semestr
  • Příprava na zkoušku - 20 hodin za semestr
  • Účast na výuce - 56 hodin za semestr
Předpoklady
Odborné znalosti
Předpokládá se znalost základního matematického aparátu získaná v předmětech Matematický seminář a Matematická analýza (základní znalosti z lineární algebry a matematické analýzy, diferenciální počet).
Předpokládá se znalost základního matematického aparátu získaná v předmětech Matematický seminář a Matematická analýza (základní znalosti z lineární algebry a matematické analýzy, diferenciální počet).
Výsledky učení
Studenti se naučí využívat matematické meotdy, modelování a algoritmické postupy při řešení úloh, které se vyskytují při hledání optimálních řešení v praktických problémech (např. manažerských, rozhodovacích a logistických). Student získá znalosti pro analýzu problému, schopnost problém formulovat matematickým jazykem, vybrat metody a postupy pro jeho řešení. Student se seznámí i se základním programovým vybavením pro řešení formulovaných úloh. Zejména se naučí:
Studenti se naučí využívat matematické meotdy, modelování a algoritmické postupy při řešení úloh, které se vyskytují při hledání optimálních řešení v praktických problémech (např. manažerských, rozhodovacích a logistických). Student získá znalosti pro analýzu problému, schopnost problém formulovat matematickým jazykem, vybrat metody a postupy pro jeho řešení. Student se seznámí i se základním programovým vybavením pro řešení formulovaných úloh. Zejména se naučí:
- popsat základní vlastnosti funkce více proměnných a princip diferenciálního počet funkcí více proměnných,
- popsat základní vlastnosti funkce více proměnných a princip diferenciálního počet funkcí více proměnných,
- charakterizovat a analyzovat zadanou úlohu, znát existující způsoby řešení,
- charakterizovat a analyzovat zadanou úlohu, znát existující způsoby řešení,
- znát principy a kategorie matematické optimalizace (např. lineárního a celočíselného programování a jejich vlastnosti) a umět úlohu zařadit do patřičné kategorie matematické optimalizace dle jejích vlastností,
- znát principy a kategorie matematické optimalizace (např. lineárního a celočíselného programování a jejich vlastnosti) a umět úlohu zařadit do patřičné kategorie matematické optimalizace dle jejích vlastností,
- znát způsoby řešení úloh a na základě vlastností matematického modelu umět navrhnout způsob řešení, popř. úlohu vyřešit,
- znát způsoby řešení úloh a na základě vlastností matematického modelu umět navrhnout způsob řešení, popř. úlohu vyřešit,
- znalost některých existujících solverů a softwarů používanými k řešení optimalizačních úloh.
- znalost některých existujících solverů a softwarů používanými k řešení optimalizačních úloh.
Odborné dovednosti
analyzovat funkce více proměnných a používat diferenciální počet funkcí více proměnných
analyzovat funkce více proměnných a používat diferenciální počet funkcí více proměnných
charakterizovat a analyzovat zadanou úlohu a navrhnout způsob řešení
charakterizovat a analyzovat zadanou úlohu a navrhnout způsob řešení
matematicky namodelovat slovní úlohu spadající do oblasti matematické optimalizace (zejména do oblasti lineárního a celočíselného programování) a úlohu zařadit do patřičné kategorie matematické optimalizace dle jejích vlastností
matematicky namodelovat slovní úlohu spadající do oblasti matematické optimalizace (zejména do oblasti lineárního a celočíselného programování) a úlohu zařadit do patřičné kategorie matematické optimalizace dle jejích vlastností
na základě vlastností matematického modelu umět navrhnout způsob řešení a úlohu vyřešit
na základě vlastností matematického modelu umět navrhnout způsob řešení a úlohu vyřešit
mít přehled některých existujících solverů a softwarů používanými k řešení optimalizačních úloh
mít přehled některých existujících solverů a softwarů používanými k řešení optimalizačních úloh
Vyučovací metody
Odborné znalosti
Přednášení
Přednášení
Praktické procvičování
Praktické procvičování
Hodnotící metody
Známkou
Písemná zkouška
Písemná zkouška
Známkou
Analýza seminární práce
Analýza seminární práce
Doporučená literatura
  • Dantzig, George Bernard. Lineárne programovanie a jeho rozvoj. 1. vyd. Bratislava : Slovenské vydavateĺstvo technickej literatúry, 1966.
  • DUPAČOVÁ, J. a LACHOUT, P. Úvod do optimalizace. MFF UK v Praze, 2011. ISBN 978-80-7378-176-7.
  • HRABEC, D. Optimalizace, studijní materiály, přednáškové slidy. Zlín, 2018.
  • Klapka, J., Dvořák, J. a Popela, P. Metody operačního výzkumu. VUT v Brně, 2001. ISBN 80-214-1839-7.
  • KUBIŠOVÁ, A. Operační výzkum. Vysoká škola polytechnická Jihlava, 2014. ISBN 978-80-87035-83-2.
  • Matoušek, J. a Gartner, B. Understanding and using Linear Programming. Springer Berlin Heidelberg, 2007. ISBN 78-3-540-30697-9.
  • NOVOTNÝ, J. Základy operačního výzkumu. FAST VUT v Brně, 2006.
  • Ostravský, J. Diferenciální počet funkce více proměnných. Nekonečné číselné řady. Zlín : UTB, 2007. ISBN 978-80-7318-567-1.
  • PEKAŘ, L. Optimalizace, studijní materiály, přednášky. Zlín, 2013.
  • Ravindran, A., Ragsdell, K.M. a Reklaitis, G.V. Engineering Optimization: Methods and Applications, 2nd Edition. Wiley, 2006. ISBN 978-0-471-55814-9.
  • Vanderbei, R.J. Linear programming: foundations and extensions. New York: Springer, 2013. ISBN 978-1-4614-7629.
  • WEIR, Maurice D., Joel. HASS, George B. THOMAS, and Ross L. FINNEY. Thomas' calculus. Boston, 2008. ISBN 032148987X.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr