Vsebina:

Konveksne množice in funkcije, konveksno programiranje. Lagrangeova prirejenost, dualna naloga, šibka in krepka dualnost. Slaterjev pogoj, Karush-Kuhn-Tuckerjev izrek.

Optimizacijski problemi z linearnimi omejitvami, kvadratično in semidefinitno programiranje s posplošitvami. Numerični postopki, kazenske metode. Celoštevilsko programiranje.

Kratek pregled računalniških orodij za reševanje optimizacijskih problemov.

Cilji in kompetence:

Študent spozna osnovne vrste problemov matematičnega programiranja s poudarkom na konveksnih problemih. Seznami se z osnovnimi matematičnimi prijemi za njihovo reševanje, hkrati pa za praktično reševanje uporablja tudi ustrezne računalniške pakete.

Predvideni študijski rezultati:

Znanje in razumevanje: Študent  je sposoben z matematičnim mode­lom dobro opisati različne pomembne uporabne probleme. Pozna osno­vne prijeme in računalniška orodja za učinkovito reševanje dobljenih optimizacijskih problemov.