澳洲优化和运筹学MTH3330Optimisation and operations research课程介绍

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优化和运筹学

MTH3330

Optimisation and operations research

学习目标

课程内容：

本课程介绍了运筹学和计算数学的一些基本方法，用于连续优化问题。一系列这样的优化问题出现在经济、工程、金融、商业、数据科学和许多其他应用领域。学生将学习连续优化的数学理论，重点是线性规划方法和平滑非线性规划。这将广泛涉及对偶理论，线性规划的单纯形法，网络优化和无约束非线性优化的迭代方法。学生还将学习如何有效地实现计算方法，如何测试其实现的准确性和性能，以及如何解释结果。学生将致力于各种领域应用的优化模型。应用可能涉及供应链优化、经济建模(包括影子价格)、产品组合优化、投资组合优化、参数估计和机器学习。

学习成果：

成功完成课程后，学生应该能够：

1、展示对有约束和无约束非线性优化问题的充分必要条件的理解；

2、展示对解决无约束非线性优化问题的常用迭代算法背后的数学原理的理解；

3、分析无约束非线性优化问题迭代算法的相对优点和缺点；

4、实现和应用无约束非线性优化问题的迭代算法；

5、将一系列运筹学问题公式化为线性规划问题，并通过计算求解；

6、展示对最广泛使用的线性规划算法如何工作的理解；

7、应用对偶理论证明线性规划问题解的最优性；

8、用专门的算法解决网络优化问题。

课程评估：

1、连续评估，40%：可能涉及Assignments、Applied classes、Evaluated homework。

2、期末考试(3小时10分钟)，60%：考试将在学期末举行，可能涉及课程的所有内容。

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