Přednáška se zabývá takovými rozhodovacími situacemi, kdy nemáme jedno kriterium optimality, ale existuje více a do značné míry protichůdných kritérií.
Proberou se různé přístupy k nalezení nejlepšího řešení těchto optimalizačnich úloh.
Poznámka: Předmět se může učit jednou za dva roky.
Poslední úprava: prof. Mgr. Milan Hladík, Ph.D. (07.04.2016)
The lecture studies decision situations, when more critria are involved. We show how to handle such optimization problems.
Remark: The course can be tought once in two years.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: prof. Mgr. Milan Hladík, Ph.D. (06.04.2016)
Seznámení studentů s vícekriteriální optimalizací, a to nejen s klasickými výsledky, ale i s novými trendy. Absolventi by měli být schopni aplikovat metodologii v praxi stejně dobře jako navázat na aktuální výzkum v oboru.
Poslední úprava: prof. Mgr. Milan Hladík, Ph.D. (06.04.2016)
Students will learn not only the classical results in multiobjective programming, but also the current trends. Absolvents should be able to apply their knowledge in practice and also do the reserach in this field.
Literatura -
Poslední úprava: prof. Mgr. Milan Hladík, Ph.D. (30.09.2021)
[1] M. Ehrgott. Multicriteria Optimization. 2nd ed. Springer, Berlin, 2005.
[2] L. Grygarová. Základy vícekriteriálního programování. UK, Praha, 1996.
Poslední úprava: prof. Mgr. Milan Hladík, Ph.D. (06.04.2016)
[1] M. Ehrgott. Multicriteria Optimization. 2nd ed. Springer, Berlin, 2005.
[2] L. Grygarová. Základy vícekriteriálního programování. UK, Praha, 1996.
Sylabus -
Poslední úprava: prof. Mgr. Milan Hladík, Ph.D. (26.04.2018)
Eficientní (Pareto-optimální) řešení
Skalarizace a vztah k eficientním řešením
Speciální třídy: Vícekriteriální konvexní a lineární programování
