PředmětyPředměty(verze: 952)
Předmět, akademický rok 2023/2024
  
Non-linear Optimalization - AP413006
Anglický název: Non-linear Optimalization
Zajišťuje: Ústav matematiky, informatiky a kybernetiky (446)
Fakulta: Fakulta chemicko-inženýrská
Platnost: od 2021
Semestr: oba
Body: 0
E-Kredity: 0
Způsob provedení zkoušky:
Rozsah, examinace: 3/0, Jiné [HT]
Počet míst: zimní:neurčen / neurčen (neurčen)
letní:neurčen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
Jazyk výuky: angličtina
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Pro druh: doktorské
Poznámka: předmět je určen pouze pro doktorandy
student může plnit i v dalších letech
předmět lze zapsat v ZS i LS
Garant: Kubíček Milan prof. RNDr. CSc.
Isoz Martin Ing. Ph.D.
Záměnnost : P413006
Anotace -
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.
Poslední úprava: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Výstupy studia předmětu -

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.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Literatura -

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.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Metody výuky -

Samostudium, konzultace, řešení daného problému.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Sylabus -

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.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (16.11.2018)
Vstupní požadavky -

Matematika A, B

Poslední úprava: Borská Lucie (16.09.2019)
Studijní prerekvizity -

nejsou

Poslední úprava: Borská Lucie (16.09.2019)
Podmínky zakončení předmětu (Další požadavky na studenta) -

Řešení zadaného problému. Písemná a ústní zkouška.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (16.11.2018)
 
VŠCHT Praha