Detail předmětu

Optimalizační metody II

FSI-VPP-A Ak. rok: 2025/2026 Zimní semestr

Dynamické programování a optimální řízení stochastických procesů. Bellmanův princip optimality jako nástroj optimalizace víceetapových procesů s obecně nelineární kriteriální funkcí. Strategie optimálního rozhodování. Výpočetní aspekty dynamického programování v diskrétním čase. Skryté Markovovy modely a Viterbi algoritmus. Algoritmy pro hledání nejkratších cest v grafu. Vícekriteriální úlohy optimálního řízení a úlohy s omezeními. Deterministické optimální řízení ve spojitém čase, Hamilton-Jacobi-Bellman rovnice, Pontrjaginův princip maxima. LQR a Kalmanův filtr. Plánování a rozvrhování procesů. Problémy s nekonečným počtem etap. Příbližné dynamické programování. Heuristické metody pro složité úlohy.  Aplikace metod v řešení praktických problémů z oblasti ekonomického rozhodování a v řízení technologických procesů.

Výsledky učení předmětu

Prerekvizity

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Způsob a kritéria hodnocení

Jazyk výuky

angličtina

Cíl

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

Použití předmětu ve studijních plánech

Program N-AIŘ-P: Aplikovaná informatika a řízení, magisterský navazující
obor ---: bez specializace, 5 kredity, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

39 hod., nepovinná

Osnova

1. Základy matematické teorie procesů. Bellmanův princip optimality a dynamické programování.
2. Minimax (robustní) formulace. Reformulace a rozšiřování stavového prostoru.
3. Deterministické konečněstavové úlohy. Dopředný algoritmus dynamického programování.
4. Skryté Markovovy modely a Viterbi algoritmus.
5. Algoritmy pro hledání nejkratších cest v grafu.
6. Vícekriteriální úlohy optimálního řízení a úlohy s omezeními.
7. LQR a Kalmanův filtr.
8. Problémy s nekonečným počtem etap.
9. Deterministické optimální řízení ve spojitém čase, Hamilton-Jacobi-Bellman rovnice, Pontrjaginův princip maxima.
10. Rozvrhování výrobních procesů.
11. Příbližné dynamické programování.
12. Prediktivní řízení.
13. Heuristiky pro složité úlohy – genetické algoritmus a optimalizace mravenčí kolonií.

Cvičení s počítačovou podporou

26 hod., povinná

Osnova

Cvičení navazuje na látku probranou na přednášce. Hlavní důraz je kladen na softwarovou implementaci probíraných metod.