PředmětyPředměty(verze: 845)
Předmět, akademický rok 2018/2019
   Přihlásit přes CAS
Moderní algoritmy numerické optimalizace - NMNV627
Anglický název: Modern Algorithms in Numerical Optimisation
Zajišťuje: Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v.v.i. (32-UTIAAV)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2014 do 2018
Semestr: zimní
E-Kredity: 3
Rozsah, examinace: zimní s.:2/0 Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Garant: prof. Michal Kočvara, DrSc.
Třída: DS, ekonometrie a operační výzkum
DS, vědecko - technické výpočty
Kategorizace předmětu: Matematika > Optimalizace
Neslučitelnost : NMOD038
Záměnnost : NMOD038
Anotace -
Poslední úprava: G_M (19.06.2014)
Přednáška je určena pro: 4. a 5.ročník a PGDS Anotace: Cílem přednášky je seznámit studenty s moderními algoritmy nelineární optimalizace. Přednáška bude zaměřena na efektivní řešení rozsáhlých problémů a bude ilustrována úlohami z praxe. Předpokládané znalosti: základní kurs analýzy (směrové derivace, tot. diferenciál, věty o střední hodnotě a implicitní funkci) a lineární algebry (norma matice, vlastní čísla)
Literatura
Poslední úprava: G_M (19.06.2014)

Literatura: J. Nocedal, S. Wright: Numerical Optimization. Springer, 1999.

Sylabus -
Poslední úprava: G_M (19.06.2014)

Konvexní množiny, konvexní funkce. Základy nepodmíněné optimalizace, jednorozměrné úlohy (line-search), metody typu trust-region. Praktické Newtonovy metody. Základy podmíněné optimalizace, podmínky optimality. Kvadratické programování, sekvenční kvadratické programování. Metody penalizační a metody vnitřního bodu pro konvexní a nekonvexní podmíněnou optimalizaci. Semidefinitní programováni.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK