Дисципліна вільного вибору студента ОС «бакалавр» спеціальності 122 «Комп’ютерні науки та інформаційні технології» освітня програма – «Комп’ютерні науки» (набір 2016 років) спеціальності 122 – «Комп’ютерні науки» освітня програма «Комп’ютерні науки» (набір 2017 року)
Перелік № 2. Сучасні методи багатокритеріальної та дискретної оптимізації (5 семестр)
Кафедра: інтелектуальних та інформаційних систем
Викладач: д.т.н., професор Кудін Володимир Іванович
Анотація
В будь-яких системах з обмеженими ресурсами виникають задачі їх раціонального розподілу, що, враховуючи велику кількість обмежень та критеріїв вибору, зробити складно. Методи оптимізації застосовуються як у повсякденному житті (розрахунок бюджету, оптимізація витрат), так і при функціонуванні держави, підприємств, об’єктів інфраструктури (вибір оптимального портфелю інвестицій, розрахунок бюджету країни, мінімізація часу виконання проекту, витрати на рекламу тощо).
У даному курсі передбачено ознайомлення з основними методами багатокритеріальної оптимізації, набуття навичок постановок задач оптимізації та створення оптимізаційних моделей у неперервній та дискретній формах. Студентам будуть запропоновані задачі, які розв’язуються спеціалістами з quantitative research, business analytics та data science. Будуть використовуватись математичні пакети (Matlab, Maple, R), спеціалізовані програмні продукти (CPLEX, OptimJ, FICO Xpress та інші) та пропонуватись написання власних застосувань.
У рамках курсу передбачається ознайомлення з англійською термінологією з дисципліни.
Структура курсу передбачає чотири основні частини:
1. Багатокритеріальні задачі оптимізації та методи їх розв’язання;
1.1. Побудова математичних моделей задач багатокритеріальної оптимізації та дослідження їх властивостей;
1.2. Прикладні задачі, що моделюються задачами багатокритеріальної оптимізації;
2. Методи розв`язування багатокритеріальних задач;
3. Задачі комбінаторної (дискретної) оптимізації (послідовні алгоритми, детермінований локальний пошук, стохастичний пошук, еволюційні алгоритми, методи сканування, спеціальні методи);
4. Комп’ютерна математика.
Кількість годин: лекції – 32, лабораторних – 34, самостійна робота – 84 години.
Разом 150 годин – 5 ECTS.
Форма контролю: залік.