Študent má vedomosti z algoritmizácie a zostavovanie postupov pre riešenie optimalizačných úloh numerickými metódami. Študent je schopný numericky riešiť lineráne, kvadratické a vybrané druhy nelineárnych optimalizačných problémov pomocou voľne dostupných softvérov, a zároveň je schopný napísať vlastný algoritmus na vyriešenie optimalizačných úloh.
Podmieňujúce predmety:
žiadne
Stručná osnova predmetu:
Základy počítačovej numeriky, floating-point aritmetika, lineárne a kvadratické optimalizačné problémy, metóda aktivných množín, metóda vnútorného bodu, bariérové funkcie na riešenie ohraničení, nelineárne optimalizačné problémy
Odporúčaná literatúra:
Základná:
BOYD, Stephen; VANDENBERGHE, Lieven. Convex Optimization. Cambridge: Cambridge Press, 2004. 716 s. ISBN 978-0521-83378-3.
Odporúčaná:
Beck, Amir, Introduction to Nonlinear Optimization, Society for Industrial and Applied Mathematics, 2014.
Plánované vzdelávacie aktivity:
Priama výučba: prednášky (24h), semináre (12h), obhajoba projektu (5h) Nepriama výučba: konzultácie, individuálne štúdium, príprava projektu (20h)
Metódy a kritériá hodnotenia:
priebežné hodnotenie diskusie počas semestra (30b), obhajoba záverečného projektu formou prezentácie zdrojových kódov (70b).