Optimization Methods
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 131891-D |
Kod Erasmus / ISCED: |
11.1
|
Nazwa przedmiotu: | Optimization Methods |
Jednostka: | Szkoła Główna Handlowa w Warszawie |
Grupy: |
Courses for QME - bachelors Elective courses for QME - bachelors Przedmioty kierunkowe do wyboru SLLD-MIS |
Punkty ECTS i inne: |
3.00 (zmienne w czasie)
|
Język prowadzenia: | angielski |
Efekty uczenia się: |
Wiedza: Correctly define non-linear optimization problem. Identify basic analytic features of problems on the basis of known fragments of nonlinear optimization theory. Understand rules of operating of nonlinear optimization algorithms. Umiejętności: Formulate nonlinear optimization model to a given decision case. Specify reasons of choosing a numeric procedure to searching for the optimal decision. Carry out the calculations in Octave. Kompetencje społeczne: Basic programming skills in Octave. Presentation of results to decision makers. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)
Okres: | 2025-02-15 - 2025-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 14 godzin
Wykład, 16 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Daniel Kaszyński | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Wykład - Ocena |
|
Skrócony opis: |
Introductory level knowledge of numerical nonlinear optimization. Both unconstraint and constraint methods are discussed. A review of methods for searching for optima of convex and non-convex optimization problems will be provided. In particular, gradient, nongradient and heuristic methods will be discussed. During computer laboratory activity case studies of practical applications of introduced methods will be implemeneted. |
|
Pełny opis: |
1. Acknowledgment of classification of nonlinear optimization problems. 2. Demonstration of numeric procedures relevant to searching for optimal solutions referring to non-linear problems. 3. Discussion about advantages and disadvantages of particular methods. 4. Continuation of learning skills as regards to ordering a structure of decision problems and choosing adequate models |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: E. K. P. Hong, S. Zak, An Introduction to Optimization, Willey, 2008 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 |
Przejdź do planu
PN WT LAB
WYK
ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 14 godzin
Wykład, 16 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Daniel Kaszyński | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Wykład - Ocena |
|
Skrócony opis: |
Introductory level knowledge of numerical nonlinear optimization. Both unconstraint and constraint methods are discussed. A review of methods for searching for optima of convex and non-convex optimization problems will be provided. In particular, gradient, nongradient and heuristic methods will be discussed. During computer laboratory activity case studies of practical applications of introduced methods will be implemeneted. |
|
Pełny opis: |
1. Acknowledgment of classification of nonlinear optimization problems. 2. Demonstration of numeric procedures relevant to searching for optimal solutions referring to non-linear problems. 3. Discussion about advantages and disadvantages of particular methods. 4. Continuation of learning skills as regards to ordering a structure of decision problems and choosing adequate models |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: E. K. P. Hong, S. Zak, An Introduction to Optimization, Willey, 2008 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 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 14 godzin
Wykład, 16 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Grzegorz Koloch | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Wykład - Ocena |
|
Skrócony opis: |
Introductory level knowledge of numerical nonlinear optimization. Both unconstraint and constraint methods are discussed. A review of methods for searching for optima of convex and non-convex optimization problems will be provided. In particular, gradient, nongradient and heuristic methods will be discussed. During computer laboratory activity case studies of practical applications of introduced methods will be implemeneted. |
|
Pełny opis: |
1. Acknowledgment of classification of nonlinear optimization problems. 2. Demonstration of numeric procedures relevant to searching for optimal solutions referring to non-linear problems. 3. Discussion about advantages and disadvantages of particular methods. 4. Continuation of learning skills as regards to ordering a structure of decision problems and choosing adequate models |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: E. K. P. Hong, S. Zak, An Introduction to Optimization, Willey, 2008 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 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT LAB
WYK
|
Typ zajęć: |
Laboratorium, 14 godzin
Wykład, 16 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Daniel Kaszyński, Grzegorz Koloch | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Wykład - Ocena |
|
Skrócony opis: |
Introductory level knowledge of numerical nonlinear optimization. Both unconstraint and constraint methods are discussed. A review of methods for searching for optima of convex and non-convex optimization problems will be provided. In particular, gradient, nongradient and heuristic methods will be discussed. During computer laboratory activity case studies of practical applications of introduced methods will be implemeneted. |
|
Pełny opis: |
1. Acknowledgment of classification of nonlinear optimization problems. 2. Demonstration of numeric procedures relevant to searching for optimal solutions referring to non-linear problems. 3. Discussion about advantages and disadvantages of particular methods. 4. Continuation of learning skills as regards to ordering a structure of decision problems and choosing adequate models |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: E. K. P. Hong, S. Zak, An Introduction to Optimization, Willey, 2008 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% |
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.