Semestr zimowy 2010/11
Semestr zimowy 2011/12
Semestr zimowy 2012/13
Semestr zimowy 2013/14
Metody optymalizacji i programowanie liniowe (p.obieralny) IO1204b
Treści programowe:
1-3. Wprowadzenie do Matlaba
4. Metoda eliminacji Gaussa
5. Programowanie liniowe - metoda graficzna
6-8. Implementacja dwufazowej metody Sympleks. Testowanie implementacji własnej oraz porównanie uzyskanych wyników z wynikami uzyskanymi z Matlaba
9. Zagadnienia transportowe
10. Metody poszukiwania minimum funkcji jednej zmiennej
11. Metody bezgradientowe - poszukiwanie minimum funkcji wielu zmiennych.
12-13. Metody gradientowe.
14-15. Zadania z ograniczeniami. Metody niedeterministyczne.
15. Oddanie zaległych sprawozdań. Wpisy ocen.
Efekty kształcenia:
Student nabywa następujące umiejętności:
- zastosowania nowoczesnych metod i algorytmów optymalizacji w różnych dziedzinach informatyki,
- komputerowej implementacji wybranych algorytmów optymalizacyjnych,
- porównania i oceny efektywności wybranych algorytmów optymalizacji.
Rodzaj przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Student nabywa następujące umiejętności:
- zastosowania nowoczesnych metod i algorytmów optymalizacji w różnych dziedzinach informatyki,
- komputerowej implementacji wybranych algorytmów optymalizacyjnych,
- porównania i oceny efektywności wybranych algorytmów optymalizacji.
Kryteria oceniania
Student może wybrać jedną z dwóch ścieżek zaliczania przedmiotu:
1) ścieżka standardowa - w ciągu semestru student oddaje raporty z sześciu jednostek tematycznych (łącznie 60%) i wykonuje jeden duży projekt programistyczny (40%). Do wykonania zadań wykorzystywane jest środowisko Matlab oraz własne implementacje wybranych algorytmów (może być dowolny język programowania).
Student musi zdobyć min. 50% punktów, by uzyskać zaliczenie przedmiotu.
2) ścieżka projektowa - w ciągu semestru student przygotowuje projekt - może to być projekt programistyczny z metod optymalizacji lub projekt z zastosowania optymalizacji w rzeczywistych problemach.
Rozliczenia z projektu - co 2 tygodnie pokazywanie kolejnych dokonań, raport końcowy.
Literatura
a) podstawowa:
Bertsekas D.P.: Nonlinear programming, Athena Scientific, Belmont, 1999
Findeisen W., Szymanowski J., Wierzbicki A.: Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN 1980
Gass S.I.: Programowanie liniowe. Metody i zastosowania, PWN, Warszawa, 1976
Ostanin A.: Metody i algorytmy optymalizacji, Wydawnictwo Politechniki Białostockiej, Białystok, 2003
Ruszczynski A.: Nonlinear optimization, Princeton University Press, 2006
Seidler J., Badach A., Molisz W.: Metody rozwiązywania zadań optymalizacji. WNT, Warszawa, 1980
Stachurski A., Wierzbicki A.P.: Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2001
b) uzupełniająca:
Ostanin A.: Optymalizacja liniowa i nieliniowa, Wydawnictwo Politechniki Białostockiej, Białystok, 2005
Ferris M., Mangasarian O., Wright S.:Linear Programming with MATLAB, MPS-SIAM, Philadelphia, 2007
Venkataraman P.: Applied Optimization with MATLAB Programming, Wiley & Sons, NY, 2002