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

Современные методы принятия решений

2022/2023
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Материал базируется на знании основ следующих дисциплин: «Математический анализ», «Линейная алгебра», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Дискретная математика». В дальнейшем приобретенные знания могут быть использованы в таких курсах, как «Исследование операций», «Машинное обучение», «Анализ данных».
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование у учащихся навыков работы с математическими задачами теории оптимизации, численных методов и исследования операций
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • В результате освоения дисциплины студент должен знать классификацию задач оптимизации и методов их решения
  • Студент должен владеть основными методами решения задач оптимизации, а также нестандартными подходами к решению.
  • Студент должен уметь анализировать задачи с точки зрения алгоритмической сложности, применять аналитические и численные методы решения задач оптимизации; применять свои знания для решения практических задач.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы выпуклого анализа
  • Задача математического программирования. Условия оптимальности в задачах без ограничений.
  • Задачи с ограничениями.
  • Выпуклые задачи мат. программирования.
  • Двойственность.
  • Задачи двухуровневого программирования
  • Численные методы решения задач оптимизации.
  • Численные методы решения задач оптимизации. (часть 2)
Элементы контроля

Элементы контроля

  • блокирует часть оценки/расчета Контрольная работа
  • блокирует часть оценки/расчета Устный опрос
  • блокирует часть оценки/расчета Лабораторные работы
  • блокирует часть оценки/расчета Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 4 модуль
    0.15 * Контрольная работа + 0.35 * Устный опрос + 0.15 * Экзамен + 0.35 * Лабораторные работы
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Arkadi Nemirovski. (2001). Lectures on modern convex optimization. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.5E080C05
  • Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe, & Lieven V. (2015). Additional Exercises for Convex Optimization. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.E7445CE1
  • Методы оптимизации. Задачник : учебное пособие для бакалавриата и магистратуры / В. В. Токарев, А. В. Соколов, Л. Г. Егорова, П. А. Мышкис. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 292 с. — (Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-10417-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/429999 (дата обращения: 28.08.2023).

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Du, D., & Pardalos, P. M. (2005). Handbook of Combinatorial Optimization : Supplement Volume B. [Berlin]: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=133080