Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Metody optymalizacji

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 131890-D
Kod Erasmus / ISCED: 11.1 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0541) Matematyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Metody optymalizacji
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Przedmioty kierunkowe do wyboru SLLD-MIS
Punkty ECTS i inne: 3.00 (zmienne w czasie) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Efekty uczenia się:

Wiedza:

Poprawnie definiować problemy optymalizacji nieliniowej.

Identyfikować podstawowe własności analityczne problemów na podstawie poznanych fragmentów teorii optymalizacji nieliniowej.

Rozumieć zasady działania algorytmów optymalizacji nieliniowej.

Umiejętności:

Sformułować model optymalizacji nieliniowej do danej sytuacji decyzyjnej.

Uzasadnić sposób doboru procedury numerycznej do poszukiwania decyzji optymalnej.

Zakomunikować wynik obliczeń i dokonać jego analizy.

Kompetencje społeczne:

Umiejętność zastosowania metod optymalizacyjnych w praktycznych sytuacjach gospodarczych.

Komunikowanie wyników procesów optymalizacyjnych specjalistom i decydentom.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 14 godzin więcej informacji
Wykład, 16 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Grzegorz Koloch
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

Podstawowa wiedza z zakresu metod numerycznej optymalizacji nieliniowej. Optymalizacja bez ograniczeń i z ograniczeniami. Przegląd metod poszukiwania optimum w problemach optymalizacji wypukłej i w problemach o dowolnej topologii przestrzeni rozwiązań. Przykłady metod gradientowych, bezgradientowych i metod heurystycznych. Podczas laboratoriów komputerowych będą implementowane praktyczne zastosowania omawianych metod.

Pełny opis:

1. Zapoznanie z klasyfikacją problemów i metod optymalizacji nieliniowej.

2. Demonstracja procedur numerycznych odpowiednich do poszukiwania rozwiązań optymalnych w problemach optymalizacji nieliniowej.

3. Dyskusja mocnych i słabych stron omawianych metod.

4. Kontynuacja nauki umiejętności porządkowania struktur problemów decyzyjnych i doboru adekwatnych modeli.
Literatura:

Literatura podstawowa:

1. E. K. P. Hong, S. Zak, An Introduction to Optimization, Willey, 2008

2. Artykuły podane w trakcie zajęć.

3. A. Stachurski, A.P. Wierzbicki, Podstawy optymalizacji, Oficyna Politechniki Warszawskiej, 2001.

Literatura uzupełniająca:

4. J. Nocedall, S. J. Wright, Numerical Optimization, Springerr, 2006.

5. R. K. Sundarm, A Fisrt Course in Optimization, Cambridge University Press, 1996.
Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2024-10-01 - 2025-02-14
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 14 godzin więcej informacji
Wykład, 16 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Daniel Kaszyński
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Grupy łączone SLLD+NLLP:

D+P
Skrócony opis:

Podstawowa wiedza z zakresu metod numerycznej optymalizacji nieliniowej. Optymalizacja bez ograniczeń i z ograniczeniami. Przegląd metod poszukiwania optimum w problemach optymalizacji wypukłej i w problemach o dowolnej topologii przestrzeni rozwiązań. Przykłady metod gradientowych, bezgradientowych i metod heurystycznych. Podczas laboratoriów komputerowych będą implementowane praktyczne zastosowania omawianych metod.

Pełny opis:

1. Zapoznanie z klasyfikacją problemów i metod optymalizacji nieliniowej.

2. Demonstracja procedur numerycznych odpowiednich do poszukiwania rozwiązań optymalnych w problemach optymalizacji nieliniowej.

3. Dyskusja mocnych i słabych stron omawianych metod.

4. Kontynuacja nauki umiejętności porządkowania struktur problemów decyzyjnych i doboru adekwatnych modeli.
Literatura:

Literatura podstawowa:

1. E. K. P. Hong, S. Zak, An Introduction to Optimization, Willey, 2008

2. Artykuły podane w trakcie zajęć.

3. A. Stachurski, A.P. Wierzbicki, Podstawy optymalizacji, Oficyna Politechniki Warszawskiej, 2001.

Literatura uzupełniająca:

4. J. Nocedall, S. J. Wright, Numerical Optimization, Springerr, 2006.

5. R. K. Sundarm, A Fisrt Course in Optimization, Cambridge University Press, 1996.
Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)

Okres: 2024-02-24 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 14 godzin więcej informacji
Wykład, 16 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Daniel Kaszyński
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

Podstawowa wiedza z zakresu metod numerycznej optymalizacji nieliniowej. Optymalizacja bez ograniczeń i z ograniczeniami. Przegląd metod poszukiwania optimum w problemach optymalizacji wypukłej i w problemach o dowolnej topologii przestrzeni rozwiązań. Przykłady metod gradientowych, bezgradientowych i metod heurystycznych. Podczas laboratoriów komputerowych będą implementowane praktyczne zastosowania omawianych metod.

Pełny opis:

1. Zapoznanie z klasyfikacją problemów i metod optymalizacji nieliniowej.

2. Demonstracja procedur numerycznych odpowiednich do poszukiwania rozwiązań optymalnych w problemach optymalizacji nieliniowej.

3. Dyskusja mocnych i słabych stron omawianych metod.

4. Kontynuacja nauki umiejętności porządkowania struktur problemów decyzyjnych i doboru adekwatnych modeli.
Literatura:

Literatura podstawowa:

1. E. K. P. Hong, S. Zak, An Introduction to Optimization, Willey, 2008

2. Artykuły podane w trakcie zajęć.

3. A. Stachurski, A.P. Wierzbicki, Podstawy optymalizacji, Oficyna Politechniki Warszawskiej, 2001.

Literatura uzupełniająca:

4. J. Nocedall, S. J. Wright, Numerical Optimization, Springerr, 2006.

5. R. K. Sundarm, A Fisrt Course in Optimization, Cambridge University Press, 1996.
Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-23
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 14 godzin więcej informacji
Wykład, 16 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Daniel Kaszyński
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Grupy łączone SLLD+NLLP:

D+P
Skrócony opis:

Podstawowa wiedza z zakresu metod numerycznej optymalizacji nieliniowej. Optymalizacja bez ograniczeń i z ograniczeniami. Przegląd metod poszukiwania optimum w problemach optymalizacji wypukłej i w problemach o dowolnej topologii przestrzeni rozwiązań. Przykłady metod gradientowych, bezgradientowych i metod heurystycznych. Podczas laboratoriów komputerowych będą implementowane praktyczne zastosowania omawianych metod.

Pełny opis:

1. Zapoznanie z klasyfikacją problemów i metod optymalizacji nieliniowej.

2. Demonstracja procedur numerycznych odpowiednich do poszukiwania rozwiązań optymalnych w problemach optymalizacji nieliniowej.

3. Dyskusja mocnych i słabych stron omawianych metod.

4. Kontynuacja nauki umiejętności porządkowania struktur problemów decyzyjnych i doboru adekwatnych modeli.
Literatura:

Literatura podstawowa:

1. E. K. P. Hong, S. Zak, An Introduction to Optimization, Willey, 2008

2. Artykuły podane w trakcie zajęć.

3. A. Stachurski, A.P. Wierzbicki, Podstawy optymalizacji, Oficyna Politechniki Warszawskiej, 2001.

Literatura uzupełniająca:

4. J. Nocedall, S. J. Wright, Numerical Optimization, Springerr, 2006.

5. R. K. Sundarm, A Fisrt Course in Optimization, Cambridge University Press, 1996.
Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 100.00%
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
al. Niepodległości 162
02-554 Warszawa tel: +48 22 564 60 00 http://www.sgh.waw.pl/ kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.0.0