|
|
|
||
Introduction to optimization theory. Recommended for bachelor's program in General Mathematics, specialization
Stochastics.
Last update: Kaplický Petr, doc. Mgr., Ph.D. (30.05.2019)
|
|
||
The goal is to give explanation and theoretical background for standard optimization procedures. Students will learn necessary theory and practice their knowledge on numerical examples. Last update: Kaplický Petr, doc. Mgr., Ph.D. (30.05.2019)
|
|
||
Předmět je zakončen zápočtem a zkouškou. Podmínky pro udělení zápočtu jsou následující:
1. Odevzdání správně vypracovaného domácího úkolu na simplexový algoritmus (s možností jedné opravy).
2. Získání alespoň 70% bodů ze dvou zápočtových testů.
Získání zápočtu je nutnou podmínkou účasti na zkoušce.
Last update: Branda Martin, doc. RNDr., Ph.D. (28.01.2022)
|
|
||
Povinná: Dupačová, J., Lachout, P.: Úvod do optimalizace. MatfyzPress, Praha, 2011. Doporučená: Bazaraa, M.S.; Sherali, H.D.; Shetty, C.M.: Nonlinear programming: theory and algorithms. Wiley, New York, 1993. Rockafellar, T.: Convex Analysis. Springer-Verlag, Berlin, 1975. Wolsey, L.A.: Integer Programming, Wiley, New York, 1998. Last update: Kaplický Petr, doc. Mgr., Ph.D. (30.05.2019)
|
|
||
Lecture+exercises. Last update: Kaplický Petr, doc. Mgr., Ph.D. (30.05.2019)
|
|
||
Zkouška probíhá písemně. Test se skládá ze tří početních příkladů, které byly typově probrány na cvičení, a jedné rozsáhlejší teoretické otázky na látku probranou na přednášce. Pro úspěšné splnění je nutné získat alespoň 60% bodů. Last update: Kaplický Petr, doc. Mgr., Ph.D. (30.05.2019)
|
|
||
1. Optimization problems and their formulations. Applications in economics, finance, logistics and mathematical statistics. 2. Basic parts of convex analysis (convex sets, convex multivariate functions). 3. Linear Programming (structure of the set of feasible solutions, simplex algorithm, duality, Farkas theorem). 4. Integer Linear Programming (applications, branch-and-bound algorithm). 5. Nonlinear Programming (local and global optimality conditions, constraint qualifications). 6. Quadratic Programming as a particular case of nonlinear programming problem.
Last update: Kaplický Petr, doc. Mgr., Ph.D. (30.05.2019)
|