TNK104 · 6 hp · Avancerad nivå (A1N) · Matematik, Tillämpad matematik, Transportsystem
Tillämpad optimering I
Ges · nästa start HT 2026
100 %
klarade senaste ordinarie tillfället
LAB1 · 1 nov 2025 · 15 studenter
100 %
klarade de ordinarie tillfällena, alla tillfällen de senaste 5 åren
LAB1 · 38 studenter
Modulen rapporterar bara godkända resultat, så andelen godkända visar inte hur många som inte klarade den.
Ingår i 1 program
Inlämning eller laboration
LAB1 Laborationer
- G
Ordinarie tillfällen
100 % godkända · 38 studenter
- 100 %15
- 100 %10
- 100 %6
- 100 %7
Senare tillfällen
Inga tillfällen med minst 5 studenter.
Visa små tillfällen (2)
Tillfällen med färre än 5 studenter, ofta tillgodoräknanden eller specialtillfällen. De ingår inte i någon siffra på sidan.
- 100 %4
- 100 %1
Övriga moment
Deltentor, inlämningar och laborationer. De ingår inte i siffrorna överst.
Inlämning eller laboration
PRA1 Projektarbete
- 5
- 4
- 3
Ordinarie tillfällen
100 % godkända · 31 studenter
- 100 %15
- 100 %8
- 100 %8
Senare tillfällen
Inga tillfällen med minst 5 studenter.
- Får 4 eller 5: 81 % (31 studenter)
Visa små tillfällen (5)
Tillfällen med färre än 5 studenter, ofta tillgodoräknanden eller specialtillfällen. De ingår inte i någon siffra på sidan.
- 100 %2
- 100 %4
- 100 %2
- 100 %2
- 100 %2
Om kursen
Mål
Syftet med kursen är att ge kunskap om tillämpning av optimeringslära, med fokus på att tillämpa teorier och metoder i kombinatorisk optimering för att modellera och lösa optimeringsproblem inom transport- och kommunikationsområdet. Kursen syftar även till att ge praktisk färdighet i att sätt upp optimeringsmodeller och använda optimeringsmetoder. Efter kursen ska studenterna kunna
- beskriva ämnets koppling till utbildningsprogrammet
- redogöra för grundläggande teorier och metoder inom kombinatorisk optimering och heltalsprogrammering
- redogöra för klassiska optimeringsproblem och -modeller inom kommunikations- och transportområdet
- förklara begrepp inom problemkomplexitet och dess betydelse inom storskalig optimering
- använda ett modelleringssystem för optimeringsmodellering och problemlösning
- redogöra för samt tillämpa moderna heuristiker för att lösa storskaliga optimeringsproblem
Innehåll
Grundläggande begrepp inom kombinatorisk optimering; heltalsmodeller; koppling mellan kombinatorisk optimering, linjärprogrammering och heltalsprogrammering; trädsökning och plansnittning för heltalsprogrammering; klassiska problem inom kombinatorisk optimering: billigaste väg, minimum uppspännande träd, matchning, lokaliseringsproblem, handelsresandeproblemet, färgläggning; problemkomplexitet: komplexitetsklasser och dess teoretiska och praktiska betydelse inom kombinatorisk optimering; betydelse av val av heltalsmodellen inom storskalig optimering;problemrelaxation och relaxationsmetoder; tillämpning av heuristik och relaxationsmetoder; heuristiker: girighetsheuristik, lokal sökning, tabu sökning, simulated annealing.
- Examinator
- Valentin Polishchuk
- Schemalagd tid
- 30 h
- Huvudområde
- Matematik, Tillämpad matematik, Transportsystem