Сучасні методи багатокритеріальної та дискретної оптимізації

Дисципліна вільного вибору студента ОС «бакалавр»
напрям підготовки 6.050101 – «Комп’ютерні науки» (набір 2015 року)
 Перелік № 1. Сучасні методи багатокритеріальної та дискретної оптимізації (3 семестр)
Кафедра: інтелектуальних та інформаційних систем
Викладач: Ільченко Ксенія Олександрівна
Інформація на сайті факультету: http://fit.univ.kiev.ua/archives/2106
Профілі на інших сайтах: http://wdc.org.ua/uk/pro-nas/komanda
https://www.linkedin.com/in/kseniia-ilchenko-9125941a

Ільченко Ксенія Олександрівна

 

 

 

 

 

 

Анотація
 В будь-яких системах з обмеженими ресурсами виникають задачі їх раціонального розподілу, що, враховуючи велику кількість обмежень та критеріїв вибору, зробити складно. Методи оптимізації застосовуються як у повсякденному житті (розрахунок бюджету, оптимізація витрат), так і при функціонуванні держави,  підприємств, об’єктів інфраструктури (вибір оптимального портфелю інвестицій, розрахунок бюджету країни, мінімізація часу виконання проекту, витрати на рекламу тощо).
У даному курсі передбачено ознайомлення з основними методами багатокритеріальної оптимізації, набуття навичок постановок задач оптимізації та створення оптимізаційних моделей у неперервній та дискретній формах. Студентам будуть запропоновані задачі, які розв’язуються спеціалістами з quantitative research, business analytics та data science. Будуть використовуватись математичні пакети (Matlab, Maple, R), спеціалізовані програмні продукти (CPLEX, OptimJ, FICO Xpress та інші) та пропонуватись написання власних застосувань.
У рамках курсу передбачається ознайомлення з англійською термінологією з дисципліни.
Структура курсу передбачає чотири основні частини:

  • Побудова математичних моделей задач багатокритеріальної оптимізації та дослідження їх властивостей.
  • Прикладні задачі, що моделюються задачами багатокритеріальної оптимізації
  • Методи розв`язування багатокритеріальних задач.
  • Задачі комбінаторної (дискретної) оптимізації (послідовні алгоритми, детермінований локальний пошук, стохастичний пошук, еволюційні алгоритми, методи сканування, спеціальні методи).
  • Комп’ютерна математика.

 Кількість годин: лекції – 28, лабораторних – 28, консультації – 2, самостійна робота – 62.
 Разом 120 годин: 4 ECTS.
 Форма контролю: залік

Comments are closed