Moderní metody optimalizace

Kód předmětu: 132YMMO
Zakončení předmětu: Z
Počet kreditů: 2 kred.
Rozsah výuky: 1+1


Anotace(semestr )
Předmět je zaměřen na přehled numerických optimalizačních metod aplikovatelných nejen v oblasti stavebnictví. Důraz je kladen především na představení základních principů metod, nicméně během cvičení budeme řešit vybrané příklady pomocí nástrojů dostupných v systému MATLAB.
Obsah 
Obecný úvod do numerické optimalizace.
Principy metod matematického programování - jednodimenzionální nepodmíněná optimalizace.
Principy metod matematického programování - vícedimenzionální nepodmíněná optimalizace.
Principy metod matematického programování - podmíněná optimalizace.
Metody přímého vyhledávání - metoda Monte Carlo, dynamický horolezecký algoritmus, Simulované žíhání.
Genetické algoritmy - binární, reálné a celočíselné genetické algoritmy. Diferenciální evoluce a evoluční strategie, PSO a ACO.
Paralelní evoluční algoritmy a věta o "žádném obědu zdarma".
Multimodální optimalizace.
Multikriteriální optimalizace.
Meta-modelování.
Úvod do genetického programování.
Příklady aplikací evolučních algoritmů v inženýrství.
Literatura 
Povinná literatura:
[1]  Search Methodologies: Introductory Tutorials in Optimization and Decision Support Techniques, E. K. Burke, G. Kendall (Editors), Springer, 2014, ISBN 978-1-4614-6940-7.
[3]  A. E. Eiben, J. E. Smith. Introduction to Evolutionary Computing. Springer, 2003, ISBN 978-3-662-05094-1.
[5]  J. Dréo, A. Pétrowski, P. Siarry, E. Taillard, A. Chatterjee. Metaheuristics for Hard Optimization: Methods and Case Studies. Springer, 2005,ISBN 978-3-540-30966-6.
[7]  Weise, Thomas, et al. "Why is optimization difficult?" Nature-Inspired Algorithms for Optimisation. Springer Berlin Heidelberg, 1-50, 2009, ISBN 978-3-642-00267-0.
Návaznosti 
--