Detail předmětu

Optimalizační modely II

FSI-SO2-A Ak. rok: 2025/2026 Letní semestr

Předmět je zaměřen na pokročilé optimalizační modely a metody pro řešení logistických a souvisejících inženýrských úloh. Předmět zahrnuje základy stochastického programování (deterministické reformulace, jejich vlastnosti a vybrané algoritmy zejména pro statické a základní dvojstupňové případy) a jeho aplikace v logistice.  Součástí výkladu jsou rovněž úvodní informace o principech modifkací a zobecňování optimalizačních modelů (celočíselné úlohy). které se dále rozšiřují a prohlubují v navazujících předmětech. Kurs byl sestaven na základě zkušeností autora s obdobnými kursy na zahraničních školách.

Garant předmětu

Zajišťuje ústav

Výsledky učení předmětu

Prerekvizity

Přednášená látka vyžaduje znalosti základů optimalizace. Dále se předpokládají standardní znalosti pravděpodobnosti a matematické statistiky.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Způsob a kritéria hodnocení

Zkouška je udělena na základě hodnocení předložené písemné práce a jejího přednesení v kolektivu zúčastněných studentů. Hodnotí se formulační, výpočtové a teoretické aspekty práce. Práce jsou zaměřeny na další využití souvisejících obecných témat v logistice. Účast je kontrolována pomocí aktivní účasti studentů na řešených problémech, zameškaná výuka je nahrazována samostatným řešením zadaných úloh.

Jazyk výuky

angličtina

Cíl

Důraz je kladen na získání znalostí o pokročilých optimalizačních modelech. Důležité je porozumění a rozvíjení schopnosti osvojené poznatky používat. Předmět je určen pro studenty logistiky a je užitečný pro studenty aplikovaných věd a inženýrských oborů. Studenti prohloubí své znalosti základů optimalizace a osvojí si pokročilé postupy modelování a řešení optimalizačních úloh a rozvinou svoji představu o uplatnění optimalizačních modelů v typických logistických aplikacích.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Použití předmětu ve studijních plánech

Program N-LAN-A: Logistics Analytics, magisterský navazující
obor ---: bez specializace, 4 kredity, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Osnova

1.-2. Úlohy celočíselného programování a vybrané aplikace v logistice. 
3.-4. Pokročilé formulace celočíselných úloh (indikátorové proměnné), jejich vlastnosti a ideje metod řešení.
5.-6. Původní úloha stochastického programování a vybrané aplikace. WS a HN přístup. IS a EV reformulace, verifikace. EO, EEV, EVPI a VSS. Deterministické přepisy omezení.
7.-8. MM a VO, řešení rozsáhlejších úloh v logistice. Vícekriteriální prístupy. 
9.-10. PO a QO, souvislosti s celočíselným programováním. Pravděpodobnostní omezení.
11.-12.  Použití kompenzace.
13. Pokročilé aplikace matematického programování.

Cvičení s počítačovou podporou

13 hod., povinná

Osnova

Logistické příklady na:
1.-2. Úlohy celočíselného programování a vybrané aplikace v logistice.
3.-4. Pokročilé formulace celočíselných úloh (indikátorové proměnné), jejich vlastnosti a ideje metod řešení.
5.-6. Původní úloha stochastického programování a vybrané aplikace. WS a HN přístup. IS a EV reformulace, verifikace. EO, EEV, EVPI a VSS. Deterministické přepisy omezení.
7.-8. MM a VO, řešení rozsáhlejších úloh v logistice. Vícekriteriální prístupy.
9.-10. PO a QO, souvislosti s celočíselným programováním. Pravděpodobnostní omezení.
11.-12. Použití kompenzace.
13. Pokročilé aplikace matematického programování.
Účast na cvičení je povinná.