A course is the basic teaching unit, it's design as a medium for a student to acquire comprehensive knowledge and skills indispensable in the given field. A course guarantor is responsible for the factual content of the course.
For each course, there is a department responsible for the course organisation. A person responsible for timetabling for a given department sets a time schedule of teaching and for each class, s/he assigns an instructor and/or an examiner.
Expected time consumption of the course is expressed by a course attribute extent of teaching. For example, extent = 2 +2 indicates two teaching hours of lectures and two teaching hours of seminar (lab) per week.
At the end of each semester, the course instructor has to evaluate the extent to which a student has acquired the expected knowledge and skills. The type of this evaluation is indicated by the attribute completion. So, a course can be completed by just an assessment ('pouze zápočet'), by a graded assessment ('klasifikovaný zápočet'), or by just an examination ('pouze zkouška') or by an assessment and examination ('zápočet a zkouška') .
The difficulty of a given course is evaluated by the amount of ECTS credits.
The course is in session (cf. teaching is going on) during a semester. Each course is offered either in the winter ('zimní') or summer ('letní') semester of an academic year. Exceptionally, a course might be offered in both semesters.
The subject matter of a course is described in various texts.
BI-ORL Operations Research and Linear Programming Extent of teaching: 1P+2C Instructor: Knop D. Completion: KZ Department: 18101 Credits: 5 Semester: L Annotation:
The subject aims to introduce students to the issues of operational research and primarily to the practical application of linear programming as a fundamental optimization technique. Operational research primarily focuses on the use of engineering methods (with a mathematical background) to solve practical problems (such as management).
Lecture syllabus:
Úloha lineárního programování a její řešení Zavedeme a motivujeme lineární programy ve standardním tvaru. Předvedeme několik základních příkladů. Na příkladech demonstrujeme geometrii lineárního programování a simplexový algoritmus (bez důkazu korektnosti). Náznak nelineárně specifikované množiny vedoucí na nerozhodnutelný problém (Matiyasevich-ova věta). (CV) Formulace úloh LP a jejich řešení Dualita lineárního programování Na příkladu zavedeme duální lineární program. Dokážeme slabou větu o dualitě. Demonstrujeme užití podmínek komplementarity a silné věty o dualitě. Interpretace duality jako ekonomicky akceptovatelné ceny. (CV) Praktické řešení příkladů nástrojem GuRoBi a důsledky zaokrouhlování; diskuse významu duality Generování sloupců / řádků Orákulový přístup k podmínkám a oddělující nadroviny v praxi ? řešení konfiguračních ILP pomocí duálního programu. První kroky k řešení velkých lineárních programů. (CV) Využití orákulového přístupu v GuRoBi Analýza citlivosti a úlohy s neurčitostí Co se stane, pokud bychom lehce změnili pravou stranu? Jaká řešení se zachovají a jaká ne? Co když se jemně změní koeficienty účelové funkce? Dále budeme analyzovat jak navrhovat řešení pro problémy, pro které neznáme přesně vstup (známe nějaké statistické rozložení dat) - přistupy jako ?maximin? či ?minimax regret?. Lineární programování pro velké úlohy - úvod Dekompzice problému a další přístupy k velkým úlohám ?z praxe?. Předvedeme primárně na příkladu tvz. Cutting Stock problému. Lineární programová pro velké úlohy - Lagrangeova relaxace a duál V mnoha běžných scénářích, ve kterých využíváme volby, mají maše preference z podstaty věci jistou speciální podobu (strukturu). Představíme tzv. single-peaked a single-crossing preference a budeme diskutovat jejich vliv na volby ? například na možnost manipulace výsledku z minulé přednášky. Pokročilejší partie optimalizace Algoritmické přístupy k podmínkám celočíselnosti - branch&bound, cutting planes. Nelineární účelové funkce. A mnoho dalšího dle zájmu posluchačů...Seminar syllabus:
1. Linear programming and motivation 2. Linear programming - finding and interpretation of a solution 3. LP duality 4. Integrality in LP 5. Using Guroby - First steps 6. Using Guroby 7. Understandsing the nature of LP solvers 8. Using LP in practice - planing 9. Using LP in practice - scheduling 10. Using LP in practice - networks and distribution 11. The use of a separation oracle 12. Other relaxations for LPs 13. Further methods in optimization Literature:
A First Course in Linear Optimization. Jon Lee. Dostupné online z https://github.com/jon77lee/JLee_LinearOptimizationBook Operations Research: An Introduction. Hamdy A. Taha. ISBN 13: 978-1-292-16554-7, Pearson Education Limited, 2017 Understanding and Using Linear Programming. Jiří Matoušek, Bernd Gärtner. Springer, 2006 Linear Programming 1: Introduction. Dantzig, George B.;Thapa, Mukund N. Springer, 1997Requirements:
Basic algorithmisation on the level of the courses BIE-PA1.2, BIE-AG1.2, and BIE-AG2.21.
Výukové materiály na https://courses.fit.cvut.cz/BI-ORL The course is also part of the following Study plans:
Study Plan Study Branch/Specialization Role Recommended semester BI-SPOL.21 Unspecified Branch/Specialisation of Study V Není BI-PI.21 Computer Engineering 2021 (in Czech) V Není BI-PG.21 Computer Graphics 2021 (in Czech) V Není BI-MI.21 Business Informatics 2021 (In Czech) V Není BI-IB.21 Information Security 2021 (in Czech) V Není BI-PS.21 Computer Networks and Internet 2021 (in Czech) V Není BI-PV.21 Computer Systems and Virtualization 2021 (in Czech) V Není BI-SI.21 Software Engineering 2021 (in Czech) V Není BI-TI.21 Computer Science 2021 (in Czech) V Není BI-UI.21 Artificial Intelligence 2021 (in Czech) V Není BI-WI.21 Web Engineering 2021 (in Czech) V Není
Page updated 28. 4. 2024, semester: Z/2020-1, Z/2021-2, L/2020-1, Z/2024-5, Z/2022-3, Z,L/2023-4, L/2019-20, L/2022-3, Z/2019-20, L/2021-2, Send comments to the content presented here to Administrator of study plans Design and implementation: J. Novák, I. Halaška