Tối ưu không ràng buộc
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (77.86 KB, 2 trang )
<span class='text_page_counter'>(1)</span><div class='page_container' data-page=1>
BỘ GIẢO DỤC VÀ ĐÀO TẠO CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
<b>CHƯƠNG TRÌNH TRÌNH ĐỘ ĐẠI HỌC </b>
<b>NGÀNH: TỐN – TIN </b>
<b>CH</b>
<b>ƯƠ</b>
<b>NG TRÌNH CHI TI</b>
<b>Ế</b>
<b>T H</b>
<b>Ọ</b>
<b>C PH</b>
<b>Ầ</b>
<b>N </b>
<b>1.</b> <b>Tên học phần: Tối ưu không ràng buộc. </b>
<b>2.</b> <b>Mã số học phần: </b>
<b>3.</b> <b>Tên học phần bằng tiếng Anh: Unconstrained Optimization. </b>
<b>4.</b> <b>Số tín chỉ: </b> 3 Học phần bắt buộc hay tự chọn: Bắt buộc.
5. <b>Trình độ (</b><i>Cho sinh viên năm thứ</i>): 3/4.
<b>6.</b> <b>Phân bổ thời gian: </b>
a. Lên lớp: Lý thuyết 70%
b. Bài tập30%
c. Khác Làm tiểu luận.
<b>7.</b> <b>Điều kiện tiên quyết (</b><i>nếu có</i><b>): Không. </b>
<b>Môn học trước: ĐSTT, GT1, GT2, QHTT. </b>
<b>8.</b> <b>Mục tiêu học phần: </b>
<b>Tiếp theo giáo trình QHTT, Tối ưu hố trình bày các phương pháp cơ bản để giải bài tốn tối ưu </b>
<b>khơng ràng buộc; áp dụng vào các bài tốn thực tế. </b>
<b>9.</b> <b>Mơ tả vắn tắt học phần: Giáo trình gồm 4 chương trình bày các phương pháp “phương pháp Giảm </b>
<b>dần”, “phương pháp Đạo hàm liên hợp”, “phương pháp Newton và tựa Newton” để giải bài tốn tối </b>
<b>ưu khơng ràng buộc. </b>
<b>10.</b> <b>Nhiệm vụ của sinh viên: </b>
a. Dự lớp
b. Bài tập
c. Dụng cụ học tập: Khuyến khích sử dụng một trong các phần mềm tính tốn như Maple, MatLab để
giải bài tâp/làm tiểu luận.
d. Khác
<b>11.</b> <b>Tài liệu tham khảo: </b>
a. Sách, giáo trình chính: Giáo trình tối ưu Khơng 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.
<b>12.</b> <b>Tiêu chuẩn đánh giá sinh viên: </b>
a. Dự lớp
b. Thảo luận
c. Bản thu hoạch
d. Thuyết trình
e. Báo cáo
f. Khác
g.
Thi cuối kỳ(Chi
ế
m 2/3 t
ổ
ng s
ố
đ
i
<sub>ể</sub>
m)
<b>13.</b> <b>Thang điểm: 10. </b>
<b>14.</b> <b>Nội dung chi tiết: </b>
</div>
<span class='text_page_counter'>(2)</span><div class='page_container' data-page=2>
<b>0.</b> <b>Giới thiệu chung </b>
<b>1.</b> <b>Phương pháp giảm dần DM (Descent Methods) </b>
<b>1.1</b> <b>Cấu trúc cơ bản của DM. </b>
<b>1.2</b> <b>Hướng giảm (Descent Direction). </b>
<b>1.3</b> <b>Phương pháp giảm dần và tìm kiếm trên tia (Line Search). </b>
<b>1.4</b> <b>Phương pháp giảm dần và tìm kiếm trong lân cận (Trust Region) </b>
<b>1.5</b> <b>Soft Line Search và Exact Line Search. </b>
<b>2.</b> <b>Phương pháp bước giảm cực đại (Steepest Descent Method) </b>
<b> </b>
<b>3.</b> <b>Phương pháp đạo hàm liên hợp CGM (Conjugate Gradient Methods). </b>
<b>3.1</b> <b>Dạng toàn phương. </b>
<b>3.2</b> <b>Cấu trúc của CGM. </b>
<b>3.3</b> <b>Phương pháp Pletchet – Reeves. </b>
<b>3.4</b> <b>Phương pháp Polak – Ribiere. </b>
<b>3.5</b> <b>Sự hội tu. </b>
<b>3.6</b> <b>Cài đặi. </b>
<b>4.</b> <b>Phương pháp Newton và tựa Newton. </b>
<b>4.1</b> <b>Phương pháp Newton. </b>
<b>4.2</b> <b>Mở rộng. </b>
<b>4.3</b> <b>Phương pháp Davidon – Fletchet – Powell. </b>
<b>4.4</b> <b>Cài đặt. </b>
<b>15.</b> <b>Các thông tin về hình thức học và liên lạc với giáo viên: </b>
a. Hình thức học: Nghe giảng, đọc hiểu và áp dụng các bài toán thực tế.
b. Địa chỉ Email của giáo viên:
c. Điện thoại:
Đà Lạt, ngày 26 tháng 11 năm 2007
<b>Trưởng Khoa </b> <b> </b> <b>Trưởng Bộ Môn </b> <b>Giảng viên </b>
</div>
<!--links-->
