SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Programowanie matematyczne |
Kod przedmiotu | 11.0-WK-MATD-PM-L-S14_pNadGenG56J7 |
Wydział | Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii |
Kierunek | Mathematics |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | drugiego stopnia z tyt. magistra |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2020/2021 |
Semestr | 2 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 10 |
Typ przedmiotu | obieralny |
Język nauczania | polski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Laboratorium | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Wykład | 30 | 2 | - | - | Egzamin |
Ćwiczenia | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
The lecture should give a knowledge on methods for constrained minimization, in particular on methods for linear programming and quadratic programming. Furthermore, the lecture contains foundations of multicriterial and nondifferentiable minimization. In the laboratory the students apply an appropriate software.
Linear algebra 1 and 2, mathematical analysis 1 and 2, foundations of optimization.
1. Linear programming. Linear programming (LP) problems and problems which can be reduced to LP. Graphic method. Simplex algorithm, I and II phase. Duality in LP and the dual simplex algorithm.
2. Quadratic programming. Methods for equality constraints and for inequality constraints, active set method.
3. Constrained minimization methods. Reduction to unconstrained minimization: penalty function and barrier function. SQP-method.
4. Linear multi-criterial programming. Pareto-optimal solution. Optimal solution with respect to a meta-criterion.
5. Convex nondifferentiable minimization. Fejer monotonicity. Optimality conditions. Subgradient projection method.
Traditional lecture, classes with exercises, laboratory with application of appropriate software.
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
1. Checking the activity of the student
2. Written tests
3. Checking the ability of application of an appropriate software
4. Written examination
The final grade consists of the classes grade (30%), the lab’s grade (30%) and the examination’s grade (40%)
Zmodyfikowane przez dr Alina Szelecka (ostatnia modyfikacja: 18-09-2020 13:46)