הקורס יסקור שיטות מידול ופתרון עבור בעיות אופטימיזציה בעלות אי ודאות פרמטרית. בין הנושאים שיועברו בקורס: אופטימיזציה חסינה, אופטימיזציה סטוכסטית ואילוצים הסתברותיים, אופטימיזציה חסינה התפלגותית, ואופטימיזציה חסינה מוכוונת נתונים. שיטות פתרון הכוללות את המקביל החסין ושיטות איטרטיביות. תוצאות למידה: בסיום הקורס הסטודנט יהיה מסוגל: 1. להבין את האתגרים במידול ומציאת פתרונות לבעיות אופטימיזציה בתנאי אי ודאות, הן מבחינת המגבלות של כל מודל, והם מבחינת הקשיים החישוביים של פתרון המודלים. 2. לנסח מודלי אופטימיזציה חסינה לבעיות אופטימיזציה חד ורב שלביות בעלות אי ודאיות. 3. לפתור מודלי אופטימיזציה חסינה ע"י שימוש בדואליות קונית ושיטות איטרטיביות. 4. להבין כיצד נתונים לשלב נתונים במידול בעיות אי ודאיות, ואת המשמעויות הסטטיסטיות של המודלים השונים. 5. ליישם את השיטות הנלמדות על בעיות אופטימיזציה אי ודאיות מהעולם האמיתי תוך איפיון אי הודאות, וזיהוי שיטות המידול והפתרון המתאימות.

פקולטה: הנדסת תעשיה וניהול
|תואר ראשון |תארים מתקדמים

מקצועות קדם

96327 - מודלים לא לינאריים בחקר ביצועים או 98311 - אופטמיזציה 1


מידע סמסטריאלי