Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Optymalizacja nieliniowa

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-135OPN
Kod Erasmus / ISCED: 11.913 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0619) Komputeryzacja (inne) Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Optymalizacja nieliniowa
Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy: Przedmioty fakultatywne dla studiów 2 stopnia na matematyce
Przedmioty obieralne na studiach drugiego stopnia na kierunku bioinformatyka
Punkty ECTS i inne: 6.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

fakultatywne

Założenia (opisowo):

analiza matematyczna wielowymiarowa - podstawy

Skrócony opis:

Metody znajdowania ekstremów (minimów i maksimów) funkcji wielu zmiennych na zbiorach zadanych przez układ równości i nierówności nieliniowych. Metoda mnożników Lagrange'a, warunki Kuhna-Tuckera, techniki dualne. Szczególną uwagę poświęcimy optymalizacji wypukłej.

Pełny opis:

Przedmiot wykładu, zadanie optymalizacji nieliniowej w n wymiarach. Przykłady modeli praktycznych. Podstawowe wiadomości o zbiorach wypukłych. Twierdzenie o hiperpłaszczyźnie rozdzielającej i podpierającej. (2--3 wykłady)

Podstawowe wiadomości o funkcjach wypukłych. Funkcje wypukłe jedno i dwukrotnie różniczkowalne. Gradient i subgradient. Funkcje quasi- i pseudowypukłe. Zbiory podwarstwicowe, minima. (2--3 wykłady)

Struktura zbioru dopuszczalnego, kierunki dopuszczalne i poprawiające. Warunki konieczne i dostateczne optymalności. Funkcja Lagrange'a. Warunek konieczny Fritza Johna. Warunki konieczne i dostateczne

Kuhna i Tuckera. Warunki regularności. Warunki równowagi. (3--4 wykłady)

Zadania dualne i twierdzenia o dualności. Punkty siodłowe funkcji Lagrange'a, ich związki z dualnością i równaniem Kuhna-Tuckera. Liniowe zadanie komplementarności, metoda Lemkego, zastosowania w programowaniu kwadratowym. Rozwiązywanie zadań programowania kwadratowego. (3--4 wykłady)

Metody rozwiązywania zadań programowania nieliniowego. Minimalizacja bezwarunkowa nieliniowej funkcji jednej i wielu zmiennych. Przykłady metod gradientowych, gradientów sprzeżonych i metod typu metody Newtona. Przykłady metod dla zadań warunkowych: metody kierunków dopuszczalnych, zasada funkcji karnych i barierowych, metody losowe. (2--4 wykłady)

Literatura:

A.L. Peresini, F.E. Sullivan, J.J Uhl, The mathematics of nonlinear programming. Undergraduate Texts in Mathematics. Springer-Verlag, 1988

M.S. Bazaraa, H.D. Sherali, C.M. Shetty, Nonlinear Programming; Theory and Algorithms. John Wiley and Sons, 1993.

W.I. Zangwill, Programowanie nieliniowe. WNT, Warszawa 1974.

M.D. Canon, C.D. Cullum, E. Polak, Sterowanie optymalne i programowanie matematyczne. WNT, Warszawa 1975.

J. Palczewski, Optymalizacja II, http://mst.mimuw.edu.pl/lecture.php?lecture=op2

Efekty uczenia się:

Wiedza i umiejętności:

1. wie na czym polega zadanie optymalizacji nieliniowej w n wymiarach;

2. zna podstawowe własności zbiorów wypukłych, zna twierdzenie o hiperpłaszczyźnie rozdzielającej i podpierającej;

3. zna podstawowe własności funkcji wypukłych, zna pojęcie gradientu i subgradientu funkcji wypukłej, wie co to są funkcje quasi- i pseudowypukłe;

4. umie znajdować ekstrema funkcji wielu zmiennych, wie co to jest funkcja Lagrange'a oraz jak ją wykorzystujemy przy znajdowaniu ekstremów funkcji wielu zmiennych;

Metody i kryteria oceniania:

egzamin końcowy

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-01-28
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Agnieszka Wiszniewska-Matyszkiel
Prowadzący grup: Agnieszka Wiszniewska-Matyszkiel
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0-2b06adb1e (2024-03-27)