Course detail

Optimalization

FIT-OPMAcad. year: 2009/2010

Item has no anotation.

Language of instruction

Czech

Number of ECTS credits

5

Mode of study

Not applicable.

Guarantor

doc. RNDr. Jaroslav Michálek, CSc.

Department

Faculty of Mechanical Engineering (FSI)

Learning outcomes of the course unit

Item has no knowledges.

Prerequisites

There are no prerequisites

Co-requisites

Not applicable.

Planned learning activities and teaching methods

Not applicable.

Assesment methods and criteria linked to learning outcomes

Výuka není kontrolována.

Course curriculum

Item has no outline.

Work placements

Not applicable.

Aims

Item has no goals.

Specification of controlled education, way of implementation and compensation for absences

There are no checked study.

Recommended optional programme components

Not applicable.

Prerequisites and corequisites

Not applicable.

Basic literature

Dupačová et al.: Lineárne programovanie, Alfa, 1990. Bazaraa et al.: Linear Programming and Network Flows, Wiley 1990. Bazaraa et al.: Nonlinear Programming, Wiley 1993.

Recommended reading

Klapka a kol.: Metody operačního výzkumu, Brno 2001. Dvořák a kol.: Operační analýza, Brno, 1996. Charamza a kol.: Modelovací systém GAMS, Praha 1994. Dupačová et al.: Lineárne programovanie, Alfa, 1990. Bazaraa et al.: Linear Programming and Network Flows, Wiley 1990. Bazaraa et al.: Nonlinear Programming, Wiley 1993.

Classification of course in study plans

  • Programme IT-MSC-2 Master's

    branch MBI , 0 year of study, winter semester, elective
    branch MBS , 0 year of study, winter semester, elective
    branch MMI , 0 year of study, winter semester, elective
    branch MMM , 1 year of study, winter semester, compulsory-optional
    branch MPV , 0 year of study, winter semester, elective
    branch MSK , 0 year of study, winter semester, elective

Type of course unit

 

Lecture

26 hod., optionally

Teacher / Lecturer

doc. RNDr. Jaroslav Michálek, CSc.

Syllabus

  1. Úvodní modely (ÚM): formulace problému, analýza problému, návrh modelu, teoretické vlastnosti.
  2. ÚM: vizualizace, algoritmy, software, postoptimalizace.
  3. Lineární programování (LP): Konvexní a polyedrické množiny.
  4. LP: Množina přípustných řešení a teoretické poznatky.
  5. LP: Simplexová metoda.
  6. LP: Dualita a parametrická analýza.
  7. Modelování toků v sítích.
  8. Základy celočíselného programování.
  9. Nelineární programování (NLP): Konvexní funkce a jejich vlastnosti.
  10. NLP: Volné extrémy a numerické metody jednorozměrné optimalizace.
  11. NLP: Volné extrémy a související numerické metody vícerozměrné optimalizace.
  12. NLP: Vázané extrémy a KKT podmínky.
  13. NLP: Vázané extrémy a související numerické metody vícerozměrné optimalizace.

Exercise in computer lab

26 hod., optionally

Teacher / Lecturer

doc. RNDr. Jaroslav Michálek, CSc.

Syllabus

  • Cvičení 1-2: Úvodní úlohy
  • Cvičení 2-7: Lineární úlohy
  • Cvičení 7-8: Speciální úlohy
  • Cvičení 9-13: Nelineární úlohy