• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2021/2022

Методы оптимизации

Статус: Курс обязательный (Прикладная математика)
Направление: 01.03.04. Прикладная математика
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

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

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

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

Элементы контроля

  • неблокирующий Проверочная работа №1
    проверяет знания по темам «Условия оптимальности в задаче оптимизации без ограничений», проводится в аудитории, продолжительность 20- 30 минут.
  • неблокирующий Контрольная работа 1
    Проводится 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.
  • неблокирующий Домашнее задание (линейное + динамическое программирование)
    Домашнее задание состоит из 2 частей: часть 1 - задача линейного программирования. Часть 2 - задача динамического программирования.
  • неблокирующий Контрольная работа № 2
    Проводится по разделу «Вариационное исчисление». Контрольная работа выполняется в аудитории каждым студентом самостоятельно и оформляется в отдельной тетради или на отдельных листах. Варианты однотипные.
  • неблокирующий Тест
    В тесте 25-30 заданий на все темы дисциплины (с выбором ответа, со свободным ответом).
  • неблокирующий Самостоятельная работа студента
  • неблокирующий Устный опрос
    Устный 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

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
    0,1*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

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

Авторы

  • Манита Лариса Анатольевна