Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)

АБB
АБB
АБB

Обычная версия сайта

Кафедра ПМИ создана в 2006 году как выпускающая кафедра по направлению "Прикладная математика и информатика".

Целью деятельности кафедры «Прикладной математики и информатики» является подготовка высококвалифицированных специалистов (бакалавров и магистров) по направлению 010500 «Прикладная математика и информатика», обладающих знаниями и квалификацией, необходимыми для профессионального моделирования и информационного обеспечения экономических и бизнес процессов, анализа и обработки данных.

Научная деятельность

Кафедра выполняет межкафедральные (кафедры Информационных систем и технологий, Математики и др.) исследовательские проекты, национальные проекты в составе общих исследовательских групп (РФФИ, проекты Минобрнауки РФ и др.) с участием партнеров из Института прикладной математики им. М. Келдыша РАН, Математического института им. В. Стеклова РАН, Института прикладной физики РАН, МГУ им. М. Ломоносова, ННГУ им Н. Лобачевского. Осуществляется международное сотрудничество с различными научными центрами Европы и США.

Публикации

Книга

Теория вероятностей и математическая статистика. 2-е изд.

Колданов А. П., Колданов П. А.

М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2024.

Статья

Efficient Online Sensitivity Analysis For The Injective Bottleneck Path Problem
В печати

Kirill V. Kaymakov, Dmitry S. Malyshev.

Optimization Letters. 2025.

Глава в книге

ALOE: Boosting Large Language Model Fine-Tuning with Aggressive Loss-Based Elimination of Samples

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

In bk.: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications: 27th European Conference on Artificial Intelligence, 19–24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain. Vol. 392. IOS Press Ebooks, 2024. P. 3980-3986.

Препринт

DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

NeurIPS 2023 Workshop. ZmuLcqwzkl. OpenReview, 2023

Все публикации

Кто читает:: Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород) (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 3-й курс, 4 модуль

Преподаватель

Бурашников Евгений Павлович

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Изучение дисциплины «Алгоритмы исследования операций» базируется на следующих дисциплинах: - Дискретная математика; - Основы и методология программирования; - Алгоритмы и структуры данных; - Исследование операций. Для освоения учебной дисциплины студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями: • знать основные структуры данных и уметь реализовывать и использовать их на одном из языков программирования; • знать основные понятия и алгоритмы дискретной математики, исследования операций • обладать навыками разработки программ на одном или нескольких языках программирования

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Алгоритмы исследования операций» являются овладение студентами теоретическими знаниями и практическими навыками для решения задач из области исследования операций

Планируемые результаты обучения

Иметь навык оценки сложности задач и алгоритмов
Иметь навык построения точных алгоритмов
Уметь реализовывать алгоритмы, подсказанные природой
Уметь реализовывать эвристические алгоритмы

Содержание учебной дисциплины

Алгоритмы и алгоритмические модели
Эвристические алгоритмы
Алгоритмы подсказанные природой (Nature inspired algorithms)
Точные методы

Элементы контроля

Поиск подстроки в строке
1) Наивный алгоритм 2) Алгоритм Рабина-Карпа ИЛИ Алгоритм Бойера-Мура-Хорспула 3) Алгоритм Кнутта-Мориса-Пратта ИЛИ Алгоритм Ахо-Карасика
Задача о рюкзаке 0-1
Требуется реализовать следующие алгоритмы: 1) 2-approx алгоритм 2) ДП на весах или ДП на стоимостях 3) Метод ветвей и границ используя задачу LP или используя только 1 предмет 4) PTAS или FPTAS
Генетические алгоритмы
Описание: 1) Генетический алгоритм для задачи о рюкзаке 2) Генетический алгоритм для задачи коммивояжера
Локальный поиск
1) Local search - best-improvement ИЛИ first-improvement 2) Iterated local search ИЛИ Guided local search
Задача о формировании производственных ячеек
1) Метод имитации отжига ИЛИ генетический алгоритм со встроенной эвристикой в виде локального поиска
Задачи маршрутизации транспорта
1) Алгоритм колонии муравьев ИЛИ Алгоритм колонии пчел

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 4 модуль
0.18 * Генетические алгоритмы + 0.18 * Задача о рюкзаке 0-1 + 0.18 * Задача о формировании производственных ячеек + 0.18 * Задачи маршрутизации транспорта + 0.18 * Локальный поиск + 0.1 * Поиск подстроки в строке

Список литературы

Авторы

Калягин Валерий Александрович
Бурашников Евгений Павлович
Бычков Илья Сергеевич

Алгоритмы исследования операций