Tối ưu không ràng buộc

Mô tả vắn tắt học phần: Giáo trình gồm 4 chương trình bày các phương pháp “phương pháp Giảm dần”, “phương pháp Đạo hàm liên hợp”, “phương pháp Newton và tựa Newton” để giải bài toán tố[r]

BỘ GIẢO DỤC VÀ ĐÀO TẠO CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT Độc lập - Tự - Hạnh phúc

CHƯƠNG TRÌNH TRÌNH ĐỘ ĐẠI HỌC NGÀNH: TỐN – TIN

CHƯƠNG TRÌNH CHI TIẾT HỌC PHẦN 1. Tên học phần: Tối ưu không ràng buộc

2. Mã số học phần:

3. Tên học phần tiếng Anh: Unconstrained Optimization

4. Số tín chỉ: Học phần bắt buộc hay tự chọn: Bắt buộc

5 Trình độ (Cho sinh viên năm thứ): 3/4 6. Phân bổ thời gian:

a Lên lớp: Lý thuyết 70% b Bài tập30% c Khác Làm tiểu luận

7. Điều kiện tiên (nếu có): Khơng Mơn học trước: ĐSTT, GT1, GT2, QHTT 8. Mục tiêu học phần:

Tiếp theo giáo trình QHTT, Tối ưu hố trình bày phương pháp để giải toán tối ưu không ràng buộc; áp dụng vào tốn thực tế

9. Mơ tả vắn tắt học phần: Giáo trình gồm chương trình bày phương pháp “phương pháp Giảm dần”, “phương pháp Đạo hàm liên hợp”, “phương pháp Newton tựa Newton” để giải tốn tối ưu khơng ràng buộc

10. Nhiệm vụ sinh viên: a Dự lớp

b Bài tập

c Dụng cụ học tập: Khuyến khích sử dụng phần mềm tính tốn Maple, MatLab để

giải tâp/làm tiểu luận d Khác

11. Tài liệu tham khảo:

a Sách, giáo trình chính: Giáo trình tối ưu Không ràng buộc b Sách tham khảo:

R1 D Luenberger, Linear and nonlinear programming R2 R Fletchet, Practical Methods for Optimization R3 Convex analysis and optimization

12. Tiêu chuẩn đánh giá sinh viên: a Dự lớp

b Thảo luận c Bản thu hoạch d Thuyết trình e Báo cáo f Khác

g. Thi cuối kỳ (Chiếm 2/3 tổng sốđiểm) 13. Thang điểm: 10

14. Nội dung chi tiết:

0. Giới thiệu chung

1. Phương pháp giảm dần DM (Descent Methods) 1.1 Cấu trúc DM

1.2 Hướng giảm (Descent Direction)

1.3 Phương pháp giảm dần tìm kiếm tia (Line Search) 1.4 Phương pháp giảm dần tìm kiếm lân cận (Trust Region) 1.5 Soft Line Search Exact Line Search

2. Phương pháp bước giảm cực đại (Steepest Descent Method)

3. Phương pháp đạo hàm liên hợp CGM (Conjugate Gradient Methods) 3.1 Dạng toàn phương

3.2 Cấu trúc CGM

3.3 Phương pháp Pletchet – Reeves 3.4 Phương pháp Polak – Ribiere 3.5 Sự hội tu

3.6 Cài đặi

4. Phương pháp Newton tựa Newton 4.1 Phương pháp Newton

4.2 Mở rộng

4.3 Phương pháp Davidon – Fletchet – Powell 4.4 Cài đặt

15. Các thơng tin hình thức học liên lạc với giáo viên:

a Hình thức học: Nghe giảng, đọc hiểu áp dụng toán thực tế

b Địa Email giáo viên: vinh_n_v@yahoo.com

c Điện thoại:

Đà Lạt, ngày 26 tháng 11 năm 2007

Trưởng Khoa Trưởng Bộ Môn Giảng viên