mots - BSUIR Helper
advertisement
1 Постановка задачи оптимизации. Понятие критерия оптимальности. 2 Постановка задачи математического программирования. Виды экстремума функций многих переменных. 3Определение выпуклости функций. Задачи выпуклого программирования. 4 Линейное программирование. Постановка задач и основные особенности 5 Геометрическая интерпритация задач ЛП 6 Симплекс-метод. Понятие допустимого и оптимального реш. Задач ЛП. 7. Метод искусственного базиса 8 Двойственная задача ЛП 9. Целочисленное программирование. Алгоритм решения методом отсечения. 10. Алгоритм Гомори для полностью цело численной задачи 11 Алгоритм Гомори для частично-целочисленной задачи 12 Метод ветвей и границ решения целочисленных задач ЛП 13 Методы сокращение интервала неопределенности. Метод золотого сечения 14 Метод Фибоначчи 15 Метод Ньютона-Рафсона и метод секущих 16 Метод квадратичной аппроксимации 17 Метод кубической аппроксимации 19 Метод найскорейшего спуска. 20 Метод Ньютона-Рафсона 22 Особенности задач НП. Метод Лагранжа 23 (2л) Теорема Куна-Таккера 24 (2л) Квадратичное программирование. Постановка задачи. 25 (3л) Метод допустимых направлений Зойтендейка 26 (2л) Метод отсекающих плоскостей. Алгоритм Кэлли 27 (2л) Метод Линейных комбинаций 28 (2л) Сепарабельное программирование 29 Задача оптимизации управления. Принцим оптимальности Беллмана 30 (7л) Дискретное динамическое программирование 31 (3л) Непрерывная форма уравнений динамического программирования. 32 Принцип максимума Понтрягина 33 Порядок определения оптимального уравнения с пом. Пр. максимума 34 Оптимальное по быстродействию управление линейными объектами 35 Теорема об n-интервалах 1 Постановка задачи оптимизации. Понятие критерия оптимальности. 2 Постановка задачи математического программирования. Виды экстремума функций многих переменных. -ограничения Основные виды экстремума функций конечного числа переменных 3Определение выпуклости функций. Задачи выпуклого программирования. 4 Линейное программирование. Постановка задач и основные особенности при огр-х где А – постоянная матрица размерности m×n, В – m-мерный постоянный вектор. Таким образом, ограничения приводятся к следующей общей форме: 5 Геометрическая интерпритация задач ЛП Решение достигается в одной из вершин, для этого нужно проверить. 6 Симплекс-метод. Понятие допустимого и оптимального реш. Задач ЛП. 7. Метод искусственного базиса 8 Двойственная задача ЛП прямая двойственная 9. Целочисленное программирование. Алгоритм решения методом отсечения. 10. Алгоритм Гомори для полностью цело численной задачи 11 Алгоритм Гомори для частично-целочисленной задачи 12 Метод ветвей и границ решения целочисленных задач ЛП + телефон 13 Методы сокращение интервала неопределенности. Метод золотого сечения 14 Метод Фибоначчи 15 Метод Ньютона-Рафсона и метод секущих 16 Метод квадратичной аппроксимации 17 Метод кубической аппроксимации 19 Метод найскорейшего спуска. 20 (2л) Метод Ньютона-Рафсона 22 Особенности задач НП. Метод Лагранжа 23 (2л) Теорема Куна-Таккера 24 (2л) Квадратичное программирование. Постановка задачи. 25 (3л) Метод допустимых направлений Зойтендейка 26 (2л) Метод отсекающих плоскостей. Алгоритм Кэлли 27 (2л) Метод Линейных комбинаций 28 (2л) Сепарабельное программирование 29 Задача оптимизации управления. Принцим оптимальности Беллмана 30 (7л) Дискретное динамическое программирование 31 (3л) Непрерывная форма уравнений динамического программирования. 32 Принцип максимума Понтрягина 33 Порядок определения оптимального уравнения с пом. Пр. максимума 34 Оптимальное по быстродействию управление линейными объектами 35 Теорема об n-интервалах
