Теми курсу
Частина 1.- Вступ. Основні поняття та термінологія. Постановка загальної задачі математичного програмування. Класифікація задач оптимізації. Класичні та некласичні методи розв’язку.
- Використання спеціалізованих розширень для Python.
- Лінійне програмування. Транспортна задача, задачі розподілу ресурсів та вибору раціону. Геометричний зміст. Симплекс-метод. Метод внутрішньої точки.
- Нелінійне програмування. Опукла, квадратична та конічна оптимізація.
- Реалізація алгоритмів розв’язку задач лінійної та нелінійної оптимізації.
- Методи поступових наближень. Метод градієнтного спуску. Метод покоординатного спуску.
- Цілочиселне та частково-дискретне програмування. Задачі упаковки рюкзака, вибору засобів доставки (опційно – оптимальних призначень). Методи відтинання, Гоморі, гілок та границь.
- Реалізація алгоритмів методів поступових наближень.
- Реалізація алгоритмів розв’язку задач цілочисельної оптимізації.
- Стохастичні методи та методи без використання похідної.
- Метод сходження на вершину. Метод імітації відпалу. Генетичний алгоритм
- Реалізація алгоритмів стохастичних оптимізаційних методів.
Вимоги для попередніх знань
- Лінійна алгебра
- Статистика та економетрика
- Програмування на Python