Методы оптимизации

1.

МЕТОДЫ
ОПТИМИЗАЦИИ
Трофимов Сергей Павлович, доцент, к.ф.-м.н.
ИРИТ-РТФ

2.

Реализуемая технология
• смешанная (часть материалов студенты проходят
самостоятельно на платформе, часть материалов (м.б.
закрепление материала, прорешивание практических задач и
т.д.) совместно с преподавателем в аудитории либо онлайн

3.

Структура курса
Количество лекций – 8, 16 часов ( возможно, онлайн в MS
Teams),
количество лабораторных занятий – 8, 32 часа аудиторной
работы
Одной теме посвящается лекция и одно лабораторное занятие
сразу после лекции
Продолжительность курса - 1 семестр

4.

Структура курса
Схема набора баллов за семестр (Проверка отчетов по
лаб.работам, результаты контрольных мероприятий, посещение и
активность на лекциях) – 100 бальная система
Контрольные мероприятия: 1 домашняя работа (конспект,
аннотация и презентация научной статьи на английском языке с
использованием Latex), 1 контрольная работа.
Аттестация – зачет
Лимиты (60 человек, две команды по 30 человек)

5.

Состав курса
• видеолекции, аудиторные лекции;
• чтение электронного конспекта и изучение теории по
материалам учебников;
• выполнение практических и лабораторных заданий для
отработки практических навыков;
• программирование алгоритмов оптимизации;
• выполнение тестовых заданий для проверки
результатов;
• изучение современного состояния методов оптимизации
по статьям и видеолекциям ведущих ученых

6.

Ссылка на платформу:
https://learn.urfu.ru/lesson/list/index/subject_id/3466
Контактная информация: [email protected]

7.

Тематика курса
Тема 1. Введение. Математический аппарат дисциплины.
Математические модели в виде задач математического
программирования, вариационного исчисления и
оптимального управления. Классификация задач и методов
оптимизации.
Тема 2. Анализ бесконечно малых величин
Тема 3. Алгоритмы одномерной оптимизации
Тема 4. Методы многомерной безусловной оптимизации
Тема 5. Элементы теории линейного и нелинейного
программирования. Постоптимизационное исследование

8.

Тематика курса
Тема 6. Методы условной оптимизации. Симплекс-метод
Тема 7. Дискретные задачи оптимизации. Метод
динамического программирования для поиска кратчайшего
пути в графе. Метод ветвей и границ для целочисленного
программирования.
Тема 8. Эволюционные методы оптимизации: генетический
алгоритм, муравьиный алгоритм, пчелиный алгоритм и др.

9.

Особенности курса «Методы оптимизации»
• Уникальность курса:
• оптимальные задачи присутствуют в большинстве
технических и интеллектуальных систем.
• активно развивается: много конференций, журналов и
видеолекций.
• почти все на английском языке.
• Особенности:
• изучается теоретический материал, который
закрепляется практическими занятиями.
• при выполнении лабораторных работ используются

10.

Особенности курса «Методы оптимизации»
• Возможно разделение студентов на два уровня:
• базовый (теория и пакеты) и
• продвинутый (теория, библиотеки и собственное ПО)

11.

Особенности курса «Методы оптимизации»
• Формируемые компетенции:
• умение построить оптимальную модель в различных
предметных областях и
• решить ее с помощью самостоятельного программного
продукта и с использованием специализированного
пакета;
• умение выполнить пост-оптимизационный анализ.
• знание классических методов решения оптимальных
задач.

12.

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!