• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Методы оптимизации

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
3-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

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: · 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 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.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основные понятия в теории экстремальных задач.
    Постановка задачи оптимизации: определение критерия эффективности (целевой функции), множества допустимых решений, локального и глобального экстремума. Условия существования решений в задачах оптимизации.
  • Конечномерные задачи безусловной оптимизации.
    Необходимые и достаточные условия оптимальности в одномерной задаче без ограничений. Знакоопределенные и знаконеопределенные симметрические матрицы. Критерий Сильвестра. Необходимые и достаточные условия оптимальности в многомерной задаче без ограничений. Алгоритмы численной оптимизации (градиентный метод, метод наискорейшего спуска, метод сопряженных направлений, метод сопряженных градиентов)
  • Конечномерные задачи условной оптимизации. Метод множителей Лагранжа.
    Геометрическая интерпретация задачи условной оптимизации. Задачи оптимизации с ограничениями в виде равенств. Условия оптимальности. Задача с ограничениями в виде равенств и неравенств. Активные и пассивные ограничения. Необходимое условие оптимальности первого порядка в виде правила множителей Лагранжа. Необходимое и достаточное условия оптимальности второго порядка. Интерпретация множителей Лагранжа. Множители Лагранжа как показатели чувствительности целевой функции к изменению ограничений.
  • Выпуклая задача оптимизации.
    Выпуклые множества. Примеры выпуклых множеств. Свойства выпуклых множеств. Выпуклые и вогнутые функции. Надграфик выпуклой функции. Вторая производная у дважды дифференцируемой выпуклой функции. Свойства выпуклых функций. Выпуклая задача оптимизации. Свойства множества решений в выпуклой задаче оптимизации. Локальные и глобальные решения в выпуклой задаче. Критерий оптимальности для выпуклой задачи. Задача выпуклого программирования. Теорема Куна – Таккера. Условия регулярности в задаче выпуклого программирования. Условие Слейтера. Теорема Куна – Таккера в форме теоремы о седловой точке функции Лагранжа. Задача линейного программирования. Особенности и методы решения.
  • Метод динамического программирования.
    Многошаговые оптимизационные задачи. Метод динамического программирования. Особенности модели. Принцип оптимальности Беллмана. Функциональные уравнения Беллмана. Применение метода динамического программирования: задача о замене оборудования, задача о финансировании проектов.
  • Вариационное исчисление и оптимальное управление.
    Элементы вариационного исчисления. Основные понятия и определения. Простейшая задача классического вариационного исчисления. Необходимое условие оптимальности. Уравнение Эйлера. Достаточные условия оптимальности в простейшей задаче. Условия оптимальности в задаче Больца. Изопериметрическая задача. Задача Лагранжа. Необходимые условия оптимальности. Постановка задачи оптимального управления. Необходимые условия оптимальности в задаче оптимального управления.
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 Проверочная №2 (аудиторная 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 Проверочная работа №3 (домашнее задание)
    Проверяет навыки решения задач динамического программирования.
  • неблокирующий Проверочная №4 (аудиторная 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 Проверочная работа №5 (домашнее задание)
    Проверяет навыки решения задач оптимального управления.
  • неблокирующий Аудиторная
  • неблокирующий Экзамен
    Студентам не разрешается использовать лекции, справочные материалы, учебники, интернет-ресурсы и пр. на экзамене и при выполнении аудиторных работ.
  • неблокирующий Текущая
  • неблокирующий контрольно-измерительные материалы
    контрольно-измерительные материалы
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.6 * Текущая + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Методы оптимальных решений. Т.1: Общие положения. Математическое программирование, , 2010

Рекомендуемая дополнительная литература

  • A first course in optimization theory, Sundaram, R. K., 2011