Обязанности: Проведение занятий по следующим дисциплинам: Тема 1. Лекции. Общая постановка задачи оптимизации. Качественные и количественные свойства задачи оптимизации. Многовариантный и оптимальный расчеты. Относительное улучшение критерия качества. Математическая постановка задачи оптимизации. Понятие ограничений, граничных условий и целевых функций; Тема 2. Функционал. Классификация задач оптимизации. Понятие функционала. Примеры функционалов. Методы оптимизации функций и функционалов. Линейное программирование. Постановка задачи. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования. Симплекс- метод решения задач линейного программирования. Тема 3. Одномерная оптимизация. Необходимые и достаточные условия оптимальности. Установление границ интервала. Метод Свенна.Поиск экстремума функции одной переменной методом половинного деления и. методом золотого сечения.Поиск экстремума функции одной переменной методом Фибоначчи Проблемы многокритериальной оптимизации. Формализация задачи принятия решения.-Декомпозиция задачи принятия решения и оценка свойств альтернатив. Тема 4. Теоремы. Теорема о решении задачи минимаксных целевых функционалов как слабо эффективного вектора. Доказательство и следствия. Теорема о решении задачи линейной свертки как слабо эффективного вектора. Теорема о непустом множестве решений задачи минимаксных целевых функционалов ипринадлежащем ему эффективном векторе. Теорема о решении задачи линейной свертки и выделении из него эффективного вектора. Теорема о непустом множестве решения задачи оптимизации и принадлежности его слабо эффективному вектору. Тема 5. Методы исключения ограничений. Ограничения в задачах оптимизации. Их принципиальное значение. Общая постановка задачи нелинейного программирования. Классификация задач нелинейного программирования. Поиск экстремума функции одной переменной в задаче нелинейного программирования. Тема 6. Нелинейное программирование. Метод штрафных функций в задаче нелинейного программирования. Пример решения задачи нелинейного программирования. Математическая модель ИУС 1 типа (преобразователь информации). Математическая модель ИУС 2 типа (СУ с объектом). Проведение практических занятий: Метод множителей ЛагранжаОптимизация структуры бизнес-портфеля транспортной компании на основе метода множителей Лагранжа. Метод линейного программированияОптимизация плана производства цифровой аппаратуры на основе метода линейного программирования. Интегральная оценка однородных объектов по сопоставимой шкале ценности Теория оптимизации в решении транспортных и производственных задач Требования: Опыт работы педагогом от 1 года / индустриальный опыт от 3-х лет. Условия: Программа и условия обсуждаются с кандидатом индивидуально; Оформление согласно ТК РФ; Работа на современной офисной инфраструктуре, оснащенной мощной вычислительной и презентационной техникой; Молодой и дружный коллектив; Льготное посещение спортивного зала, бассейна и других видов спорта для сотрудников; Ведомственная поликлиника; Работа в пешей доступности от метро.
Адрес
Москва