Počet záznamů: 1
Sekvencionální kvadratické programování
Údaje o názvu Sekvencionální kvadratické programování [rukopis] / Martin Veselík Další variantní názvy Sekvenciální kvadratické programování Osobní jméno Veselík, Martin, (autor diplomové práce nebo disertace) Překl.náz Sequential Quadratic Programming Vyd.údaje 2022 Fyz.popis 95 + CD ROM Poznámka Oponent Jitka Machalová Ved. práce Jana Burkotová Dal.odpovědnost Machalová, Jitka, 1974- (oponent) Burkotová, Jana (vedoucí diplomové práce nebo disertace) Dal.odpovědnost Univerzita Palackého. Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky (udelovatel akademické hodnosti) Klíč.slova Nelineární programování * Kvadratické programování * Sekvencionální kvadratické programování * SQP * Optimalizace * Podmíněná optimalizace * Nonlinear Programming * Quadratic Programming * Sequential Quadratic Programming * SQP * Optimization * Constrained Optimization Forma, žánr diplomové práce master's theses MDT (043)378.2 Země vyd. Česko Jazyk dok. čeština Druh dok. PUBLIKAČNÍ ČINNOST Titul Mgr. Studijní program Navazující Studijní program Aplikovaná matematika Studijní obor Aplikace matematiky v ekonomii kniha
Kvalifikační práce Staženo Velikost datum zpřístupnění 00260458-939696516.pdf 16 996.3 KB 08.05.2022 Posudek Typ posudku 00260458-ved-710764424.pdf Posudek vedoucího 00260458-opon-340245757.pdf Posudek oponenta Ostatní přílohy Velikost Popis 00260458-other-402109750.zip 5.7 KB
Sekvencionální kvadratické programování (SQP) je jedna z nejefektivnějších metod nelineárního programování, kdy hledáme minimum nelineární funkce omezené nelineárními podmínkami. Základem této metody je znalost kvadratického programování a metod řešení úloh kvadratického programování. Následně se práce přímo zabývá základní formou SQP metody, odvozením a konstrukcí základního algoritmu. Předposlední kapitola řeší možnosti, jak zlepšit základní algoritmus o aproximaci hessiánu a případnou úpravu kroku. Poslední kapitola popisuje podmínky konvergence.Sequential quadratic programming (SQP) is one of the most efficient methods of nonlinear programming, where we look for a minimum of a nonlinear function bounded by nonlinear constraints. The basis of this method is knowledge of quadratic programming and methods for solving quadratic programming problems. Subsequently, the work directly deals with the basic form of the SQP method, derivation and construction of the basic algorithm. The penultimate chapter addresses the possibilities of how to improve the basic algorithm for Hessian approximation and possible step adjustment. The last chapter describes the conditions of convergence.
Počet záznamů: 1