Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Masterat
Domeniul: Matematica
Programul de studii: Matematica
Limba de predare: Română

SYLLABUS

I. Date generale
Codul	Disciplina	
MMA1008	Metode numerice în optimizare	

Semestrul	Ore: C+S+L	Categoria	Statutul	
4	2+2+0	specialitate	opţională	

II. Cadre didactice cu norma de bază în Universitate
Numele şi	Titlul	Gradul	Catedra	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific	didactic		C	S	L	
LUPSA Liana	Dr. 	Prof.	Analiză şi Optimizare	*			

Cadre didactice asociate
Numele şi	Titlul	Instituţia	Tipul	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific		postului	C	S	L	

III. Obiectivele disciplinei
Cunoasterea principalelor metode numerice pentru rezolvarea problemelor de optimizare	

IV. Conţinutul disciplinei
1. Metode de rezolvare a problemelor de optimizare fara restrictii, cu functii scop unimodale.
2. Metode de rezolvare a problemelor de optimizare fara restrictii, cu functii scop reale de mai multe variabile reale: metode de gradient, metode cu directii conjugate, metode cvasi-Newton, metode de relaxare; aspecte calculatorii.
3. Metode de rezolvare a problemelor de optimizare liniara: algoritmul lui Hacian, algoritmul lui Karmarkar; compararea cu algoritmul simplex.
4. Metode de tip sectiune.
5. Metode de tip branch and bound.
6. Metode numerice bazate pe reducerea problemei de optimizare cu restrictii la rezolvare unui sir de probleme de optimizare fara restrictii.
7. Metode de liniarizare.
8. Metode de punct interior.
9. Metode de rezolvare a problemelor de programare discreta.
10. Tipuri particulare de probleme de programare neliniara cu resptrictii si metode specifice de rezolvare (programare fractionara, hiperbolica, patratica).

V. Bibliografie
1. ANDREI N., Programare matematica avansata. Teorie, metode computationale, aplicatii. Bucuresti: Ed. Tehnica, 1999.
2. BRECKNER W.W.: Cercetare operationala, Univ.Babes-Bolyai, Cluj-Napoca ,1981.
3. BRECKNER W.W., DUCA D.I.: Culegere de probleme de cercetare operationala, Universitatea, Cluj-Napoca, 1983.
4. FORGO F., Nonconvex programming. Budapest: Akademiai Kiado, 1988.
5. PADBERG M.: Linear Optimization and Extensions, Springer-Verlag,Berlin, 1995
6. PANIK M.J.: Linear Programming: mathematics, theory and algorithms, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1996.
7. VOSE M.D., The simple Genetic Algorithm: Foundations and Theory. Cambrige: MIT Press,MA, 1998

VI. Tematica activităţilor didactice pe săptămâni

VII. Metode didactice folosite

VIII. Evaluare
Proiect + Prezentare articol  	

IX. Bibliografie suplimentară

	Decan,							Sef de catedra,

	Data,							Titular curs,
								Prof. Dr.  LUPSA Liana