Y-sektionens studienämnd är ansvariga för att informationen på guiden är aktuell. Om du hittar någonting som inte stämmer kan du mejla SNY.

Budgetår


Institution

MAI

Examinator

Björn Morén

Schemablock

Halvtermin

HT1: block 1

VT1: block 1

Huvudområden

Matematik
Tillämpad matematik

Nivå

G2F

Tidsfördelning

6,0HP
Schemalagd tid: 54 timmar
Självstudietid: 106 timmar

SNY har ordet

Det finns inga aktuella kommentarer för kursen. Om du har läst kursen får du gärna kontakta SNY med en kommentar för att förbättra kommande upplagor av Y-arens guide till galaxen.

Innehåll

Viktiga redskap för lösning av optimeringsproblem såsom matematisk modellering, optimalitetsvillkor, konvexitet, känslighetsanalys, dualitet och viss grafteori. Grundläggande metoder för linjär, ickelinjär, heltals- och nätverksoptimering. Heuristiker för svåra kombinatoriska optimeringsproblem. Exempel på tillämpningar som är relevanta för ingenjörer samt berör olika aspekter inom hållbar utveckling.

Mål

Kursens lärandemål är indelade under följande två huvudrubriker och inom ramen för dessa
anger lärandemålen M1—M6 vad studenten ska kunna efter fullgjord kurs.


• Att inom matematisk modellering och användning av programvara för att lösa
optimeringsproblem kunna:
(M1) identifiera frågeställningar av optimeringskaraktär och formulera matematiska modeller för
vanliga optimeringsproblem;
(M2) kombinera kunskaper inom modellering av optimeringsproblem, användning av
optimeringsprogramvara och programmering för att lösa ett givet optimeringsproblem, samt
genomföra rimlighetsbedömning och analys av resultatet;
(M3) tillämpa optimeringslära på problemställningar inom hållbar utveckling samt analysera
resultatet.


• Att inom lösningsmetoder och teori kunna använda grundläggande begrepp och satser samt välja och tillämpa lämpliga metoder för att lösa och analysera optimeringsproblem
(M4) som modelleras med kontinuerliga beslutsvariabler och
(M5) som modelleras med diskreta beslutsvariabler eller i form av nätverk, samt
(M6) utveckla heuristiker för strukturerade optimeringsproblem, och
inom ramen för vad som beskrivs av kursinnehållet; som en del i (M4), (M5) och (M6) tydligt
redovisa beräkningar och resonemang, samt göra enklare rimlighetsbedömningar av resultaten.

Examinationsmoment

LAB1 - 1,5 HP
Laborationer (U, G)
TEN1 - 4,5 HP
Skriftlig tentamen (U, 3, 4, 5)

Examination

Betyg på delmoment/modul beslutas i enlighet med de bedömningskriterier som presenteras vid kursstart.

Organisation

Föreläsningarna behandlar teori, problemlösning och tillämpningar. Lektionerna innehåller övningar i modellformulering och problemlösning.
Laborationerna innehåller lösning av optimeringsproblem med hjälp av tillgänglig programvara samt implementering av optimeringsalgoritm.

Litteratur

Böcker

  • Holmberg, Kaj, (2018) Optimering 2. uppl. Stockholm : Liber, 2018
    ISBN: 978-91-47-12578-4

Relaterade profiler

Medicintekniska material
MAT - IFM

Rekommenderade förkunskaper

Envariabelanalys 1
TATA41 - 6,0 HP - HT2 block 2 | HT2 block 3 | VT1 block 3 | VT1 block 4
Envariabelanalys 2
TATA42 - 6,0 HP - VT1 block 1 | VT1 block 2 | VT2 block 2
Flervariabelanalys
TATA43 - 8,0 HP - VT2 block 2
Introduktionskurs i Matlab
TSRT04 - 2,0 HP - VT1 block 2 | VT2 block 1
Linjär algebra
TATA24 - 8,0 HP - HT1 block 1, HT2 block 4 | HT1 block 4, HT2 block 4
Vektoranalys
TATA44 - 4,0 HP - HT1 block 1

Påbyggnadskurser

Optimering av stora system
TAOP34 - 6,0 HP - HT1 block 3

Kommentarer

Logga in för att kunna läsa och skriva kommentarer.