Лекции - Лебедев - Оптимизация

Вопросы к экзамену. угату, фирт, Хасанов, 2011-2012 год. Формулирование задач оптимизации. Безусловная оптимизация. Одномерная безусловная оптимизация. Многомерная безусловная оптимизация. Условная оптимизация. Линейное программирование. Нелинейное программирование. Оптимизация на графах.

Решение задач: Определение наибольших и наименьших значений целевой функции. Оптимизация целевой функции двух аргументов при заданных ограничениях. 5 стр. Самарский государственный аэрокосмический университет.

Тема: Оптимизация. Ход решения: найти методами наименьшего элемента и диагональным опорный план и построить его на оптимальность. Задача динамического программирования. Функциональное уравнение Беллмана. Условная оптимизация. Оптимальное распределение капитала

Безусловная многомерная оптимизация. Вариант. 9. Реализовано 2 метода: Симплекс, Градиентный метод с дроблением шага. В архиве присутствует отчет и сами программы. Проверил Хасанов А. Ю.

Одномерная оптимизация методами золотого сечения, половинного деления и чисел Фибоначчи. Многомерная оптимизация методами Хука-Дживса и Нелдера-Мидта. На С++.rn

НТУУ "Киевский политехнический институт". (1-2 семестр)Методы оптимизации. Линейное программирование. Целочисленное программирование. Методы безусловной оптимизации. Методы оптимизации нулевого порядка. Методы оптимизации 1 и 2 порядка. Условная оптимизация. Задача о назначениях.

УГАТУ, 5 семестр, поток ВМ, САПР, АСОИ, преподаватель - Хасанов А. Ю. Содержание: Формулирование задач оптимизации. Безусловная оптимизация (методы). Одномерная безусловная оптимизация. Многомерная безусловная оптимизация. Условная оптимизация. Линейное программирование. Нелинейное программирование.rn

Методы одномерной оптимизации: аналитический способ, численный способ Методы одномерного поиска: метод золотого сечения Одномерная оптимизация с использованием производных: метод деления интервала пополам; метод Ньютона (метод касательной) Безусловная оптимизация Квадратичная аппроксимация (или квадратичное приращение) Методы прямого поиска: преимущества, недостатки Метод координатного спуска Градиентные методы: метод наискорейшего спуска; анали...

Введение в методы оптимизации. Основы теории оптимизации. Функция одной переменной. Одномерная оптимизация. Функции многих переменных. Многомерная безусловная градиентная оптимизация. Критерии оптимальности в задачах с ограничениями. Модели динамического программирования. Задания для расчетно-графической работы.

Pittsburgh, Carnegie Mellon University, 2006. 349p. Учебник по методам оптимизации с приложениями из области финансов и экономики (указаны в скобках). Включает линейное программирование (задачи максимизации потока доходов и выявления ценового арбитража), нелинейное программирование (оценка волатильности), квадратичного программирования (построение оптимального портфеля активов), оптимизация на конусе (задачи хеджирования), целочисленная оптимиза...