Методи опуклої оптимізації

Освітня програма: Математичні методи штучного інтелекту (м)

Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики

Назва дисципліни
Методи опуклої оптимізації
Код дисципліни
ДВС.3.01.03
Тип модуля
Вибіркова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2021/2022
Семестр / Триместр
4 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
4
Результати навчання
ПРН14. Застосовувати інноваційні підходи в галузі комп’ютерних наук та інформаційних технологій.
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
1. Успішне опанування курсів: дискретна математика; лінійна алгебра та аналітична геометрія; дослідження операцій; математичний аналіз; функціональний аналіз. 2. Знання: основних понять та методів математичного програмування; основ опуклого аналізу; базових відомостей з теорії кривих другого порядку; теорії границь та функцій дійсної змінної.
Зміст навчальної дисципліни
Мета дисципліни – оволодіння знаннями та навиками застосування теорії та методів негладкої оптимізації при побудові та аналізі алгоритмів розв'язання прикладних задач оптимізації. В результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен: знати: основні поняття про методи негладкої оптимізації та умови їх ефективного застосування в прикладних задачах оптимізації; вміти: формулювати математичні моделі прикладних оптимізаційних задач та використовувати для їх розв'язання субградієнтні методи мінімізації негладких опуклих функцій.
Рекомендована та необхідна література
1. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. – М.: Наука, 1982. – 552 с. 2. Шор Н.З. Методы минимизации недифференцируемых функций и их приложения. – Киев: Наукова думка, 1979. – 200 с. 3. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. – М.: «Наука», 1983. – 384 с. 4. Стецюк П.И. Методы эллипсоидов и r-алгоритмы. – Кишинэу: Еврика, 2014. – 488 с.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекції, іспит.
Методи та критерії оцінювання
- семестрове оцінювання: 1. Робота на лекціях 1-13: РН1.1, РН2.1, РН2.2, РН 3.1, РН 4.1 – 60 балів. - підсумкове оцінювання • Максимальна кількість балів які можуть бути отримані студентом: 40 балів. • Результати навчання, які будуть оцінюватись: PH1.1, PH1.2, РН2.1, PH2.2, РН3.1. • Форма проведення і види завдань: письмова робота. • Види завдань: 3 письмові завдання (3 теоретичні питання). Студент не допускається до іспиту, якщо під час семестру набрав менше ніж 36 балів.
Мова викладання
Українська

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни

Інтелектуальних програмних систем
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики