2. teknistieteellinen tutkintokoulutus - Porin yksikkö - Tampereen ...

71• Opiskelija kykenee päättämään, onko LP-malli rajoitettu vai ei ja onko se hyvinmääritelty vai ei.• Opiskelija kykenee laskemaan kärkipisteen annetusta LP-mallista.• Opiskelija ymmärtää, mikä suhde LP-mallin ja sen duaalimallin välillä on.• Opiskelija osaa muodostaa annetusta LP-mallista sen duaali LP-mallin.• Opiskelija kykenee laskemaan alarajan ja ylärajan LP-mallin kohdefunktiolle.• Opiskelija kykenee laskemaan kohdefunktion parametrin herkkyysanalyysin ja myösrajoitteiden oikean puolen vektorin parametrin herkkyysanalyysin.• Opiskelija tunnistaa seuraavat IP-tehtävät: reppuongelma (knapsack problem), kohdistustehtävä(assignment problem) ja kaupparatsutehtävä (travelling salesmanproblem).SISÄLTÖ:• Lineaarinen optimointi - rajoitteet – kohdefunktio• Duaalisuus ja herkkyys analyysi• Kokonaisuuslukuoptimointitehtävät - loogiset ehdot - binääriluku optimointitehtävät.SUORITUSVAATIMUKSET: Ilmoitetaan luentojen alkaessa. Osasuoritusten pitää liittyäsamaan toteutuskertaan.OPPIMATERIAALI:• Operaatiotutkimus, Silvennoinen Risto (Opintomoniste)• Luentokalvot.ESITIEDOT:MATP-1311 Matematiikka P1 PakollinenMATP-1321 Matematiikka P2 PakollinenLISÄTIEDOT: Ohjelmistot: MATLAB, Excel (Solver)MATP-2700 Vektorianalyysi, 3 opVector Analysis, 3 crVASTUUHENKILÖ: Reijo LaihiaOpetusmuoto P1 P2 P3 P4Luennot24 h/perHarjoitukset18 h/perOSAAMISTAVOITTEET:• Kurssin käytyään opiskelija erottaa skalaarin, vektorin ja vektorikentän toisistaan.• Kurssin käytyään opiskelija osaa laskea vektorien välisen pistetulon ja avaruusvektorienvälisen ristitulon sekä laskea vektorien välisen kulman.• Kurssin käytyään opiskelija osaa laskea karteesisissa tai käyräviivaisissa ortogonaalisissakoordinaateissa annetun skalaarifunktion gradientin ja sitä käyttäen osaalaskea skalaarifunktion suunnatun derivaatan ja nopeimman kasvun suunnan, osaalaskea karteesisissa tai käyräviivaisissa ortogonaalisissa koordinaateissa annetun