METODY OPTYMALIZACJI. Tomasz M. Gwizdałła 2018/19

Podobne dokumenty
Tomasz M. Gwizdałła 2012/13

Plan. Zakres badań teorii optymalizacji. Teoria optymalizacji. Teoria optymalizacji a badania operacyjne. Badania operacyjne i teoria optymalizacji

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Metody Optymalizacji: Przeszukiwanie z listą tabu

BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa

Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów

Ekonometria - ćwiczenia 10

Optymalizacja. Wybrane algorytmy

Algorytmy metaheurystyczne podsumowanie

Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa. Marzec Podstawy teorii optymalizacji Oceanotechnika, II stop., sem.

Wykład na Politechnice Krakowskiej w dniu 18 stycznia 2012 r. ZADAŃ I ALGORYTMÓW W OPTYMALIZACJI DYSKRETNEJ

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Wstęp do programowania

Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa

Zadania laboratoryjne i projektowe - wersja β

Metody Rozmyte i Algorytmy Ewolucyjne

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe.

Definicje i przykłady

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Przykłady problemów optymalizacyjnych

Optymalizacja konstrukcji

Wyznaczanie optymalnej trasy problem komiwojażera

Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming)

Techniki optymalizacji

Programowanie matematyczne

LABORATORIUM 7: Problem komiwojażera (TSP) cz. 2

doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505.

Techniki optymalizacji

Badania operacyjne Operation research. Transport I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Algorytmy ewolucyjne 1

Metody optymalizacji Optimization methods Forma studiów: stacjonarne Poziom studiów II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 1W, 1Ć

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 7 Programowanie nieliniowe i całkowitoliczbowe

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 1

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

Metody przeszukiwania

Teoria treningu. Projektowanie. systemów treningowych. jako ciąg zadań optymalizacyjnych. Jan Kosendiak. Istota projektowania. systemów treningowych

SPIS TREŚCI WSTĘP... 10

Algorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Modelowanie logistycznych sytuacji decyzyjnych w konwencji zadań programowania matematycznego

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka

Problemy z ograniczeniami

Heurystyki. Strategie poszukiwań

Teoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska

Specjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich. Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego

Spis treści WSTĘP... 9

Metody Programowania

Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych. Badania operacyjne. Dr inż.

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?

Document: Exercise*02*-*manual /11/ :31---page1of8 INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2

Z-ZIP2-303z Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

Optymalizacja ciągła

ALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Porównanie czasów działania algorytmów sortowania przez wstawianie i scalanie

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Metody optymalizacji dyskretnej

Kinematyka: opis ruchu

Wstęp do programowania

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

Opis przedmiotu: Badania operacyjne

Programowanie nieliniowe. Badania operacyjne Wykład 3 Metoda Lagrange a

Modele Obliczeń. Wykład 1 - Wprowadzenie. Marcin Szczuka. Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski

OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) Algorytmy i Struktury Danych PIŁA

Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization

Metody optymalizacji dyskretnej. Metody przybliżone

Excel - użycie dodatku Solver

Algorytm genetyczny (genetic algorithm)-

Optymalizacja. Programowanie Matematyczne

ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

etody programowania całkowitoliczboweg

Algorytmika Problemów Trudnych

[1] E. M. Reingold, J. Nievergelt, N. Deo Algorytmy kombinatoryczne PWN, 1985.

Optymalizacja. Algorytmy dokładne

Wprowadzenie do złożoności obliczeniowej

Zagadnienie transportowe

Marcel Stankowski Wrocław, 23 czerwca 2009 INFORMATYKA SYSTEMÓW AUTONOMICZNYCH

Załącznik Nr 5 do Zarz. Nr 33/11/ Kod przedmiotu:aisd2

Zaawansowane algorytmy i struktury danych

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.

Specjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich. Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część X - Algorytmy samostabilizujące.

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

1 Programowanie całkowitoliczbowe PLC

Algorytmy i struktury danych

Efektywność Procedur Obliczeniowych. wykład 5

O ALGORYTMACH I MASZYNACH TURINGA

Metody Optymalizacji Laboratorium nr 4 Metoda najmniejszych kwadratów

Plan. Badania operacyjne jako nauka systemowa. Badania operacyjne. Wspomaganie decyzji. Badania operacyjne i teoria optymalizacji

Karta (sylabus) przedmiotu

Teoria grafów dla małolatów

METODY OPTYMALIZACJI W BEZPIECZNYM TRANSPORCIE MORSKIM

Programowanie nieliniowe

Opis efektów kształcenia dla programu kształcenia (kierunkowe efekty kształcenia) WIEDZA. rozumie cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań

Wykład 10 Grafy, algorytmy grafowe

Planowanie drogi robota, algorytm A*

Wstęp do Modelu Standardowego

Transkrypt:

METODY OPTYMALIZACJI Tomasz M. Gwizdałła 2018/19

Informacje wstępne Tomasz Gwizdałła Katedra Fizyki Ciała Stałego UŁ Pomorska 149/153, p.524b tel. 6355709 tomgwizd@uni.lodz.pl http://www.wfis.uni.lodz.pl/staff/tgwizdalla

Informacje wstępne Prawdopodobny plan wykładu: Wstęp. Optymalizacja deterministyczna: metody niegradientowe i gradientowe funkcji jednej i wielu zmiennych Programowanie liniowe simplex, zagadnienie transportowe, zagadnienie plecakowe Metody heurystyczne symulowane wyżarzanie, poszukiwanie tabu, algorytm ewolucyjny, algorytm mrówkowy

Informacje wstępne Literatura: dowolna (porządna) książka dotycząca metod numerycznych, np. J.Stoer, R.Bulirsch Wstęp do analizy numerycznej A.Bjorck, G.Dahlquist Metody numeryczne M.Sysło, N.Deo, J.Kowalik Algorytmy optymalizacji dyskretnej Z.Michalewicz, D.Vogel Jak to rozwiązać czyli nowoczesna heurystyka Z.Michalewicz Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne

Pojęcie Co to jest optymalizacja? Istnieje wiele zagadnień opisywanych terminem optymalizacja: optymalizacja matematyczna (formuła) optymalizacja oprogramowania optymalizacja stron optymalizacja systemu optymalizacja wydajności optymalizacja ekonomiczna (efektywność kodu) (wyszukiwanie, pozycjonowanie) (efektywność sprzętu) (zarządzanie zasobami) (P/E) programowanie liniowe

Pojęcie Co to jest optymalizacja? Metoda wyznaczania najlepszego rozwiązania z punktu widzenia określonego kryterium. 1. Najlepsze: szukamy wartości ekstremalnej. 2. Kryterium: musimy dysponować funkcją oceny.

Sformułowanie Dana jest funkcja f: A R Szukamy takiej wartości x 0 A x A f x < f x 0 x A f x f x 0 zagadnienie maksymalizacji x A f x > f x 0 x A f x f x 0 zagadnienie minimalizacji,że A - przestrzeń poszukiwań lub przestrzeń konfiguracyjna zwykle jest to podzbiór przestrzeni R n Taki wybór znacznie ogranicza zakres analizowanych przez nas zagadnień, pomijając np. tzw. zagadnienia multiobjective optimization (optymalizacji wielokryterialnej), stanowiące bardzo istotną część współczesnych problemów optymalizacyjnych.

Sformułowanie Pierwsze zagadnienie optymalizacyjne

Sformułowanie Pierwsze zagadnienie optymalizacyjne Publius Vergilius Maro Eneida - Zagadnienie Elissy (Dydony) związane z legendą dotyczącą założenia Kartaginy. Koloniści osiadłszy na zamieszkanych przez Numidyjczyków północnych wybrzeżach Afryki mogli zająć tyle miejsca, ile da się objąć skórą wołu Forma matematyczna: Jak zmaksymalizować powierzchnię obszaru ograniczonego krzywą o długości zależnej od pewnych dodatkowych czynników?

Sformułowanie Pierwsze sformułowane formalnie zagadnienie optymalizacyjne

Sformułowanie Pierwsze sformułowane formalnie zagadnienie optymalizacyjne 1697 Johann Bernoulli zagadnienie brachistochrony Znaleźć na płaszczyźnie krzywą, łączącą nie leżące w pionie punkty A i B, wzdłuż której musiałby poruszać się punkt materialny, aby pod działaniem siły ciężkości przebyć drogę w najkrótszym czasie t = p2 ds p1 v = ds = v = 2gy 1 + ( dx dy ) 2 dx = p2 1 + y 2 2gy dx p1

Sformułowanie Pierwsze sformułowane formalnie zagadnienie optymalizacyjne 1697 Johann Bernoulli zagadnienie brachistochrony Znaleźć na płaszczyźnie krzywą, łączącą nie leżące w pionie punkty A i B, wzdłuż której musiałby poruszać się punkt materialny, aby pod działaniem siły ciężkości przebyć drogę w najkrótszym czasie t = p2 ds p1 v = ds = v = 2gy 1 + ( dx dy ) 2 dx = p2 1 + y 2 2gy dx p1 x = 1 2 k2 (θ sinθ) x = 1 2 k2 (1 cosθ) parametryczne równanie cykloidy Ale, czy zagadnieniem optymalizacyjnym nie jest zasada Fermata (1662)

Elementy definiujące zagadnienie Trudności napotykane w fazie poszukiwania optimum 1. Rozmiar przestrzeni poszukiwań 2. Skomplikowanie modelu 3. Niejednoznaczność funkcji oceny 4. Ograniczenie przestrzeni poszukiwań przez więzy 5. Osoba rozwiązująca problem 6. Niepewność informacji 7. Wielość celów

Elementy definiujące zagadnienie Rozmiar przestrzeni poszukiwań (1) Rozważmy dwuwymiarowy model Isinga na sieci o krawędzi L (dopuszczalne wartości spinów {-1,1}, ilość spinów N=L 2 ) Spróbujmy przejrzeć wszystkie możliwe konfiguracje i załóżmy, że analiza pojedynczej konfiguracji trwa 1ns.

Elementy definiujące zagadnienie Rozmiar przestrzeni poszukiwań (1) Rozważmy dwuwymiarowy model Isinga na sieci o krawędzi L (dopuszczalne wartości spinów {-1,1}, ilość spinów N=L 2 ) Spróbujmy przejrzeć wszystkie możliwe konfiguracje i załóżmy, że analiza pojedynczej konfiguracji trwa 1ns. Tu przekroczyliśmy wiek Wszechświata (14 mld. lat ~4.4 e17 s)

Elementy definiujące zagadnienie Rozmiar przestrzeni poszukiwań (2) Rozważmy teraz graf (dla uproszczenia nieskierowany) obrazujący połączenia między N miastami i spróbujmy znaleźć w nim najkrótszy cykl Hamiltona - TSP.

Elementy definiujące zagadnienie Rozmiar przestrzeni poszukiwań (3) Złożoność obliczeniowa dla zachłannego rozwiązania modelu Isinga.

Elementy definiujące zagadnienie Rozmiar przestrzeni poszukiwań (4) Złożoność obliczeniowa dla zachłannego rozwiązania modelu Isinga i problemu komiwojażera.

Elementy definiujące zagadnienie Rozmiar przestrzeni poszukiwań (5) A może zmienna ciągła, np. f(x) = cos(x)cos(50x) f(x) = 10n + n i=1 (x i 2 10cos(2πx i ))

Elementy definiujące zagadnienie Model Model jest fundamentalnym pojęciem związanym z teorią optymalizacji ponieważ zawiera matematyczny opis rozwiązywanego problemu. Model rozwiązania, nie jego reprezentacja. W sytuacjach, kiedy pełny opis problemu może zawierać elementy trudne do analizy, np. nieciągłości, zdarza się stosować opis przybliżony. Rozwiązanie najlepsze vs. rozwiązanie lepsze.

Elementy definiujące zagadnienie Problemy z funkcją oceny Funkcja oceny jest związana z modelem, jednak nawet w jego ramach mogą występować problemy z jej prawidłowym określeniem. Funkcja oceny może zmieniać się w czasie. Odzwierciedlenie pełnej, poprawnej i aktualnej wiedzy. Sprzężenie zwrotne (czyżby cybernetyka).

Elementy definiujące zagadnienie Ograniczenia, czyli więzy Więzy wprowadzają problemy poprzez wprowadzenie znaczących ograniczeń na podprzestrzeń dopuszczalnych rozwiązań przestrzeni poszukiwań. Jak zapisać więzy matematycznie? W większości przypadków więzy czynią podprzestrzeń rozwiązań niewypukłą. Jak zaimplementować więzy w algorytmie: - kara - powrót do obszaru prawidłowego.