Інфопакет

Декомпозиційні методи дискретної оптимізації

Вибіркова дисципліна для ОП

Перший

2023/2024

7 Семестр

2

Знати історію становлення та розвитку дискретної оптимізації; основні концепції дискретної оптимізації. Знати сучасні тенденції розвитку, наукові і прикладні досягнення дискретної оптимізації. Знати сучасні підходи, методи оптимізації, комп’ютерні технології та засоби розв’язання актуальних наукових проблем дискретної оптимізації. Знати теоретичні методи дослідження складності та швидкості обчислювальних алгоритмів. Вміти з нових дослідницьких позицій формулювати загальну методологічну базу власного наукового дослідження, усвідомлювати його актуальність, мету і значення для розвитку дискретної оптимізації. Вміти розробляти та застосовувати методи дискретної оптимізації для математичного моделювання та оптимізації науковотехнічних, економічних, екологічних та соціальних процесів і систем.

Очна форма

1. Знати: матеріал стандартних університетських курсів математичного аналізу, лінійної алгебри, дослідження операцій та теорії прийняття рішень, теорії імовірності, теорії графів, дискретної оптимізації з використанням сучасних обчислювальних ресурсів; програмувати на одній з актуальних мов програмування. 2. Вміти: розробляти, аналізувати та застосовувати алгоритми декомпозиції для розв’язання завдань та прикладних задач, реалізовувати алгоритми на програмувати на одній з сучасних мов програмування.

Дисципліна “Проблеми криптографії, оптимізації та аналізу ризиків” належить до переліку дисциплін вибору за блоками. Предметом вивчення модулю 2 “Декомпозиційні методи дискретної оптимізації” навчальної дисципліни є актуальні проблеми дискретної оптимізації, що стосуються основних принципів розробки математичних методів декомпозиції розв’язання складних задач дискретної оптимізації. Він забезпечує ознайомлення, поглиблення та удосконалення знань, які є елементом фундаментальної математичної підготовки студентів, і які можуть бути використані при практичному застосуванні моделей і методів дискретної оптимізації при розв’язуванні складних задач оптимального проектування, управління функціонуванням економічних та технічних об’єктів і систем, а також при виконанні наукових проєктів. Викладається у 7-му семестрі, обсяг 30 год. (2 кредит ECTS), з них семінарських занять – 16 год., самостійна робота – 14 год. Передбачено 2 змістовна частина та залік.

1. Сергиенко И.В. Математические модели и методы решения задач дискретной оптимизации. Киев: Наук. думка, 1988. 472 с. 2. Сергієнко І.В. Інформатика в Україні: становлення, розвиток проблеми. К.: Наук. думка, 1999. 354 с. 3. Сергиенко И.В., Шило В.П. Задачи дискретной оптимизации. Проблемы, методы решения, исследования. Киев: Наук. думка, 2003. 263 с. 4. Корте Б., Фиген Й. Комбинаторная оптимизация. Теория и алгоритмы. М.: Изд-во МЦНМО, 2015. 720 с. 5. Писарук Н.Н. Модели и методы смешанно-целочисленного программирования. Минск: Белорусский государственный университет, 2008. 250 с. 6. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975. 430 с. 7. Семенова Н.В., Колєчкіна Л.М. Векторні задачі дискретної оптимізації на комбінаторних множинах: методи дослідження та розв’язання. Київ: Наук. думка, 2009. 266 с.

Лекція, самостійна робота

Поточне оцінювання, контрольна робота, залік

Українська