Konvexní množiny, konvexní funkce. Základy nepodmíněné optimalizace, jednorozměrné úlohy (line-search), metody typu trust-region.
Praktické Newtonovy metody. Základy podmíněné optimalizace, podmínky optimality.
Kvadratické programování, sekvenční kvadratické programování. Metody penalizační a metody vnitřního bodu pro konvexní a nekonvexní podmíněnou optimalizaci.
Semidefinitní programováni.
Přednáška je určena pro: 4. a 5.ročník a PGDS
Anotace:
Cílem přednášky je seznámit studenty s moderními algoritmy nelineární optimalizace. Přednáška bude zaměřena na efektivní
řešení rozsáhlých problémů a bude ilustrována úlohami z praxe.
Předpokládané znalosti: základní kurs analýzy (směrové derivace, tot. diferenciál, věty o střední hodnotě a implicitní funkci) a lineární algebry (norma matice, vlastní čísla)
Pro tento dotaz bohužel nemáme k dispozici žádné další výsledky.