Odabrane optimizacijske metode i algoritmi (FER3)

Nositelji
ECTS
URL
Studiji
Nastava na engleskom
izv. prof. dr. sc. Nikica Hlupić
5.00
http://www.fer.unizg.hr/predmet/ooma
Sveučilišni diplomski studij (Semestri: 2)
1 (Stranim studentima se nudi mogućnost savladavanja predmeta pomoću dodatnih izravnih konzultacija)

Opis predmeta

Klase složenosti algoritma; O-notacija. Analitičke osnove optimizacije (diferencijali, usmjerena derivacija, Taylorova formula, smjer porasta funkcije, ekstremi), konveksnost i konkavnost funkcija. Optimizacija bez ograničenja: jednodimenzionalna optimizacija, gradijentna metoda, kriteriji zaustavljanja, Newtonova metoda, kvazi-Newtonova metoda, metoda konjugiranih gradijenata, Nelder-Mead simpleks algoritam, metode područja povjerenja. Optimizacija s ograničenjima: Karush-Kuhn-Tucker uvjet, Lagrangeovi množitelji, proširena Lagrangeova metoda. Odabrane heurističke metode (simulirano žarenje, roj čestica, skupina mrava, genetski algoritmi). Višekriterijska optimizacija.

Najnovije obavijesti

Literatura

  1. E.K.P. Chong, S.H. Żak (2013.), An Introduction to Optimization, 4th Edition, Wiley
  2. Jorge Nocedal, Stephen J. Wright (2006.), Numerical Optimization, 2nd Edition, Springer
  3. Omid Bozorg-Haddad, Mohammad Solgi, Hugo A. Loáiciga (2017.), Meta-heuristic and Evolutionary Algorithms for Engineering Optimization, Wiley
  4. Carl D. Meyer (2000.), Matrix Analysis and Applied Linear Algebra, SIAM
  5. G.A.F. Seber, A.J. Lee (2003.), Linear Regression Analysis, 2nd edition, Wiley
  6. G.A.F. Seber and C. J. Wild (2005.), Nonlinear Regression, Wiley

Izvođači