Методи багатокритеріальної оптимізації

Спеціальність: Комп'ютерні науки
Код дисципліни: 6.122.03.E.164
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Системи автоматизованого проектування
Лектор: Мельник Михайло
Семестр: 7 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач освіти повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання: ПР1. Застосовувати знання основних форм і законів абстрактно-логічного мислення, основ методології наукового пізнання, форм і методів вилучення, аналізу, обробки та синтезу інформації в предметній області комп'ютерних наук. ПР2. Використовувати сучасний математичний апарат неперервного та дискретного аналізу, лінійної алгебри, аналітичної геометрії, в професійній діяльності для розв’язання задач теоретичного та прикладного характеру в процесі проектування та реалізації об’єктів інформатизації. ПР4 Використовувати методи обчислювального інтелекту, машинного навчання, нейромережевої та нечіткої обробки даних, генетичного та еволюційного програмування для розв’язання задач розпізнавання, прогнозування, класифікації, ідентифікації об’єктів керування тощо. ПР5. Проектувати, розробляти та аналізувати алгоритми розв’язання обчислювальних та логічних задач, оцінювати ефективність та складність алгоритмів на основі застосування формальних моделей алгоритмів та обчислюваних функцій. ПР6. Використовувати методи чисельного диференціювання та інтегрування функцій, розв'язання звичайних диференціальних та інтегральних рівнянь, особливостей чисельних методів та можливостей їх адаптації до інженерних задач, мати навички програмної реалізації чисельних методів. ПР8. Використовувати методологію системного аналізу об’єктів, процесів і систем для задач аналізу, прогнозування, управління та проектування динамічних процесів в макроекономічних, технічних, технологічних і фінансових об’єктах. ПР12. Застосовувати методи та алгоритми обчислювального інтелекту та інтелектуального аналізу даних в задачах класифікації, прогнозування, кластерного аналізу, пошуку асоціативних правил з використанням програмних інструментів підтримки багатовимірного аналізу даних на основі технологій DataMining, TextMining, WebMining. У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач освіти повинен бути здатним продемонструвати такі програмні результати навчання: • Оцінювати предмет навчальної діяльності, визначати загальну мету і конкретні задачі, вибирати адекватні засоби їх розв’язання для досягнення результату, здійснювати необхідний самоконтроль, використовувати довідкову літературу і технічну документацію, розвивати та застосовувати у професійній діяльності свої творчі здібності, організовувати робоче місце, планувати робочий час. • Проявляти допитливість, схильність до ризику, вміння мислити, надихатись новими ідеями, втілювати їх, запалювати ними оточуючих, комбінувати та експериментувати. • Проводити аналіз сильних і слабких сторін рішення, зважувати і аналізувати можливості і ризики ухвалених рішень, оцінювати ефективність прийнятих рішень.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Пререквізити: Теоретичні основи САПР Чисельні методи Методи синтезу та оптимізації Кореквізити: Розпізнавання образів та комп'ютерний зір
Короткий зміст навчальної програми: Вступ, основні поняття та визначення курсу. Векторна оптимізація. Методи згортки векторних критеріїв. Методи розв’язання ЗБО з використанням узагальненого (інтегрального) критерія. Методи розв’язання ЗБО на основі генетичних алгоритмів. Статистичні методи розв’язання ЗБО. Приклади розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації.
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль (40%): поточні звіти з лабораторних робіт, усне опитування, контрольна робота; Підсумковий контроль (60%, екзамен): виконання тестових завдань.
Рекомендована література: 1. Теслюк В.М., Загарюк Р.В. Методи багатокритеріальної оптимізації. Конспект лекцій з курсу «Методи багатокритеріальної оптимізації» для студентів базового напряму 6.050101 «Комп’ютерні науки», Ч.1. Львів, 2012. - 52с. 2. Теслюк В.М., Андрійчук М.І. Конспект лекцій з курсу «Методи синтезу та оптимізації» для студентів базового напряму «Комп’ютерні науки», Ч.1. - Львів, 2005 – 64 с. 3. Теслюк В.М., Пелешко Д.Д. Методи цілочисельного програмування та нульового порядку. Конспект лекцій з курсу «Методи синтезу та оптимізації» для студентів базового напряму 6.050101 «Комп’ютерні науки», Ч.2. Львів, 2013. (Самвидав. реєстр. номер №4946 від 27.05.2013. – 84с.) 4. Теслюк В.М. Градієнтні методи розв’язання оптимізаційних задач. Конспект лекцій з курсу «Методи синтезу та оптимізації» для студентів базового напряму 6.050101 «Комп’ютерні науки», Ч.3. Львів, 2013.(Самвидав. реєстр. номер №4947 від 27.05.2013. – 67с.) 5. Ehrgott, Matthias. Multicriteria optimization. Vol. 491. Springer Science & Business Media, 2005. 6. Statnikov, Roman B., and Joseph B. Matusov. Multicriteria optimization and engineering. Springer Science & Business Media, 2012. 7. Osyczka, Andrzej, and Sourav Kundu. "A modified distance method for multicriteria optimization, using genetic algorithms." Computers & Industrial Engineering 30.4 (1996): 871-882. 8. Osyczka, Andrzej, and A. Osyczka. Evolutionary algorithms for single and multicriteria design optimization. Vol. 79. Heidelberg: Physica-Verlag, 2002. 9. Matthias, Ehrgott. "Multicriteria optimization." (2005). 10. Divya, Ch, L. Suvarna Raju, and B. Singaravel. "A review of TOPSIS method for multi criteria optimization in manufacturing environment." International Conference on Innovation in Modern Science and Technology. Springer, Cham, 2019. 11. Теслюк В.М. Моделі та інформаційні технології синтезу мікроелектромеханічних систем: Монографія. – Львів: Видавництво ПП ”Вежа і Ко”, 2008 – 192 с. 12. Lodzinski, Andrzej. "Komputerowy system wyboru decyzji wielokryterialnej." V Konferencja Informatyki Stosowanej, Chelm (2006). 13. KOWALIK, Stanislaw. "Wykorzystanie Funkcji „Attgoal” MATLABA do optymalizacji wielokryterialnej." Zeszyty Naukowe. Gornictwo/Politechnika Slaska 270 (2005): 411-418. 14. Kowalik, Stanislaw, and Leszek Kowalik. "Optymalizacja wielokryterialna z wykorzystaniem procedur Matlaba."