Extreme values of functions of several real variables. Extreme with equality and inequality constrainst. Linear programming. Nonlinear
programming, direct search methods, gradient methods, Newton method. Methods for constrained
extreme. Elements of dynamic programming. Vector optimization, Pareto set construction.
Last update: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Extrémy funkcí reálných proměnných. Vázaný extrém, podmíněný extrém. Lineární programován. Nelineární
programování, metody přímého hledání, metody gradientní, metoda Newtonova. Metody pro vázaný a omezený
extrém. Základy dynamického programování. Vektorová optimalizace, konstrukce Paretovy množiny.
Aim of the course -
Last update: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Students will be able to: Understand and formulate an optimization problems. Solve the problem in simple cases, use the appropriate software in more complex cases. Classify the problem and propose an efficient solution. Solve the given project.
Last update: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Studenti budou umět: Pochopit a formulovat optimalizační úlohu. Řešit úlohu v jednoduchých případech, použít vhodný software ve složitějších případech. Klasifikovat úlohu a navrhnout řešení. Řešení zadaného projektu.
Literature -
Last update: Jahoda Milan doc. Dr. Ing. (28.11.2018)
Edgar T. F., Himmelblau D. M.,Lasdon L. S.: Optimization of Chemical Processes, McGraw-Hill, Boston, 2001.
Further literature individually.
Last update: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Kubíček M.: Optimalizace inženýrských procesů. SNTL Praha 1986.
Edgar T. F., Himmelblau D. M.,Lasdon L. S.: Optimization of Chemical Processes, McGraw-Hill, Boston, 2001.
Další literatura individuálně.
Teaching methods -
Last update: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Self-study, consultation, solution of given problem.
Last update: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Samostudium, konzultace, řešení daného problému.
Syllabus -
Last update: Pátková Vlasta (16.11.2018)
1. Formulation of the optimization problem.
2. Extrems of functions of real variables - methods of classical analysis.
3. Extrems of functions of real variables - unconstrained extreme, extrem with equality constraints.
4. Extrems of real variable functions - Extrems with inequality constraints.
5. Linear programming.
6. Simplex method.
7. Non-linear programming.
8. Adaptive search methods.
9. Gradient methods.
10. Penalty functions.
11. Fundamentals of dynamic programming.
12. Resource distribution problem.
13. Fundamentals of vector optimization.
14. Construction of a Pareto set.
Last update: Pátková Vlasta (16.11.2018)
1. Formulace optimalizační úlohy.
2. Extrémy funkcí reálných proměnných - metody klasické analýzy.
3. Extrémy funkcí reálných proměnných - volný extrém, vázaný extrém.
4. Extrémy funkcí reálných proměnných - extrém s omezeními.
5. Lineární programování.
6. Simplexní metoda.
7. Nelineární programování.
8. Metody adaptivního hledání.
9. Gradientní metody.
10. Pokutové funkce.
11. Základy dynamického programování.
12. Problém dělení zdrojů.
13. Základy vektorové optimalizace.
14. Konstrukce Paretovy množiny.
Entry requirements -
Last update: Borská Lucie RNDr. Ph.D. (16.09.2019)
Mathematics A, B
Last update: Borská Lucie RNDr. Ph.D. (16.09.2019)
Matematika A, B
Registration requirements -
Last update: Borská Lucie RNDr. Ph.D. (16.09.2019)
none
Last update: Borská Lucie RNDr. Ph.D. (16.09.2019)
nejsou
Course completion requirements -
Last update: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Solving the given problem. Written and oral exam.
Last update: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Řešení zadaného problému. Písemná a ústní zkouška.