Бакалавриат
2021/2022
Методы оптимизации
Статус:
Курс обязательный (Прикладная математика)
Направление:
01.03.04. Прикладная математика
Кто читает:
Департамент прикладной математики
Когда читается:
3-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
72
Программа дисциплины
Аннотация
Настоящая дисциплина является дисциплиной базовой части Профессионального цикла. Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах: математический анализ, линейная алгебра и геометрия, дифференциальные уравнения, функциональный анализ, компьютерный практикум. Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями: · знать основные разделы дифференциального исчисления функций одной и нескольких переменных; · уметь вычислять интеграл Римана от функции одной и нескольких переменных; · уметь работать с матрицами, вычислять определитель матрицы, вычислять собственные значения матрицы; · уметь решать системы уравнений; · уметь решать основные типы обыкновенных дифференциальных уравнений; · владеть навыками работы с функционалами · уметь вычислять нормы функционалов · уметь работать в системе MatLab, Mathematica; · знать основные методы численного решения дифференциальных уравнений и систем дифференциальных уравнений. Основные положения дисциплины могут быть использованы в дальнейшем при изучении дисциплин Теория управления, Численные методы, Прикладные стохастические модели, при выполнении выпускной квалификационной работы
Цель освоения дисциплины
- Одной из важных задач специалиста в области Прикладной математики является разработка математической модели конкретной проблемы, ее анализ и интерпретация, выбор приемлемого или наилучшего решения. Цели данного курса – развить навыки формализации проблемы в виде оптимизационной задачи, освоение методов нахождения наилучших решений, приобрести навыки применения соответствующего программного обеспечения. Планируемые к изучению разделы: метод множителей Лагранжа в конечномерных задачах оптимизации, динамическое программирование, основы вариационного исчисления и оптимального управления. Будут рассмотрены приложения изученных методов для решения прикладных задач.
Планируемые результаты обучения
- Студент должен знать: - необходимые и достаточные условия оптимальности в одномерной задаче без ограничений; - необходимые и достаточные условия оптимальности в многомерной задаче без ограничений; - основные методы исследования знакоопределенных и знакопеременных матриц.
- Студент должен знать: - необходимые условия оптимальности в конечномерных задачах с ограничениями в виде равенств и неравенств в форме правила множителей Лагранжа; - достаточные условия оптимальности в конечномерных задачах с ограничениями в виде равенств и неравенств.
- Студент должен знать: - понятие целевого функционала, - определения локального и глобального экстремума.
- Студент должен знать: -необходимые условия оптимальности в конечномерных задачах с ограничениями в виде равенств в форме правила множителей Лагранжа; - достаточные условия оптимальности в конечномерных задачах с ограничениями в виде равенств; - условия регулярности для задач с ограничениями в виде равенств.
- Студент должен знать: · понятие целевого функционала, определения локального и глобального экстремума; · метод множителей Лагранжа для решения оптимизационных задач; · особенности решения выпуклых задач; · метод динамического программирования; · основные методы вариационного исчисления и оптимального управления;
- Студент должен знать: алгоритм решения задачи вариационного исчисления и оптимального управления
- Студент должен знать: основные постановки задач динамического программирования; принцип оптимальности Беллмана;
- Студент должен иметь навыки: · интерпретации проблем в виде задачи оптимизации, построения формальной математической модели; · разработки плана решения оптимизационной задачи; · применения теории о необходимых и достаточных условиях безусловного и условного экстремума; · применения методов вариационного исчисления и оптимального управления для решения задач; · использования прикладных программ для решения оптимизационных задач.
- Студент должен уметь: - исследовать функцию на выпуклость и вогнутость по определению, по надграфику, по второй производной.
Содержание учебной дисциплины
- Основные понятия в теории экстремальных задач.
- Конечномерные задачи безусловной оптимизации.
- Конечномерные задачи условной оптимизации. Метод множителей Лагранжа.
- Выпуклая задача оптимизации.
- Метод динамического программирования.
- Вариационное исчисление и оптимальное управление.
Элементы контроля
- Проверочная работа №1проверяет знания по темам «Условия оптимальности в задаче оптимизации без ограничений», проводится в аудитории, продолжительность 20- 30 минут.
- Контрольная работа 1Проводится по темам «Условия оптимальности в конечномерных задачах с ограничениями в виде равенств и равенств-неравенств». Контрольная работа выполняется в аудитории каждым студентом самостоятельно по одному из вариантов и оформляется в отдельной тетради или на отдельных листах. Варианты однотипные.
- Домашнее задание (линейное + динамическое программирование)Домашнее задание состоит из 2 частей: часть 1 - задача линейного программирования. Часть 2 - задача динамического программирования.
- Контрольная работа № 2Проводится по разделу «Вариационное исчисление». Контрольная работа выполняется в аудитории каждым студентом самостоятельно и оформляется в отдельной тетради или на отдельных листах. Варианты однотипные.
- ТестВ тесте 25-30 заданий на все темы дисциплины (с выбором ответа, со свободным ответом).
- Самостоятельная работа студента
- Устный опросУстный опрос проводится по заданиям теста, студентам необходимо подкрепить свои ответы в тесте соответствующими утверждениями (теоремами). То есть, студент должен продемонстрировать знание определений, свойств и утверждений.
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 2 модуль0,1*Оценка за проверочную №1 +0,15*Оценка за контрольную работу №1 + 0,1*Оценка за Дом.задание +0,15*Оценка за контрольную работу №2 + 0,15*Оценка за самостоятельную работу + 0,15*Оценка за тест +0,2*Оценка за устный опрос
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Методы оптимальных решений. Т.1: Общие положения. Математическое программирование, , 2010
- Оптимальное управление, Галеев, Э. М., 2008
- Сборник задач по оптимизации : теория, примеры, задачи: задачник для вузов, Алексеев, В. М., 2005
Рекомендуемая дополнительная литература
- A first course in optimization theory, Sundaram, R. K., 2011