ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN

1. Thông tin chung

- Tên học phần: TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU

o Tên tiếng Anh: MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION

- Mã học phần: TTH461

- Ngày soạn:25/11/2014 Phiên bản: version2

- Thuộc khối kiến thức: Chuyên ngành

- Bộ môn – Khoa phụ trách:Tối ưu và hệ thống – Khoa Toán –Tin học

- Giảng viên phụ trách: GS.TSKH Phan Quốc Khánh

- Giảng viên tham gia giảng dạy:

o ThS Nguyễn Văn Thùy, Bộ môn Tối ưu và hệ thống, Khoa Toán – Tin học

- Số tín chỉ: 4

o Số tiết lý thuyết:60

- Học phần:

o Tự chọn:  cho ngành: Tối ưu và hệ thống

- Điều kiện đăng ký học phần:

2. Mục tiêu của học phần

Trang bị cho sinh viên những kiến thức về bài toán đa mục tiêu cùng các thuật giải liên quan đến lớp bài toán này.

3. Tóm tắt nội dung học phần

Tiếng Việt: Hữu hiệu Pareto, hữu hiệu yếu và hữu hiệu lý tưởng , Các điều kiện tối ưu, Đối ngẫu Lagrange ,Đối ngẫu liên hợp ,Đối ngẫu Wolfe, Phương pháp đơn hình đa mục tiêu

Tiếng Anh: Solution concepts; Pareto efficiency, weak efficiency, proper efficiency, ideal efficiency

Optimality conditions in the objective space, in the decision space, conditions in terms of differentiability

Scalarization

Lagrange duality, conjugate duality, Wolfe duality

Linear multiobjective programming, multicriterion simplex method, the transportation problem with multiple objectives

Goal programming, the simplex-method approach, preemptive weights

Chương 1. Các khái niệm và các tính chất về nghiệm(10 tiết)

1.1 Quan hệ nhị phân và thứ tự bộ phận

1.2 Hữu hiệu Pareto, hữu hiệu yếu và hữu hiệu lý tưởng

1.3 Hữu hiệu thực sự

1.4 Tính trội

1.5 Tồn tại nghiệm

Chương 2. Các điều kiện tối ưu(10 tiết)

2.1 Các điều kiện tối ưu trong không gian mục tiêu

2.2 Các điều kiện tối ưu trong không gian quyết định

2.3 Các điều kiện tối ưu cho trường hợp khả vi

2.4 Điều kiện tối ưu cấp hai

Chương 3. Trọng số(10 tiết)

3.1 Trọng số chuẩn

3.2 Trọng số của hàm đơn điệu

3.3 Trọng số tuyến tính

Chương 4. Đối ngẫu(10 tiết)

4.1 Đối ngẫu Lagrange

4.2 Đối ngẫu liên hợp

4.3 Đối ngẫu Wolfe

Chương 5. Qui hoạch tuyến tính đa mục tiêu(10 tiết)

5.1 Các ràng buộc, các mục tiêu

5.2 Phương pháp đơn hình đa mục tiêu

5.3 Khai triển đa tham số

5.4 Bài toán vận tải đa mục tiêu

Chương 6. Qui hoạch mục tiêu(10 tiết)

6.1 Thành lập qui hoạch mục tiêu

6.2 Xấp xỉ phương pháp đơn hình

6.3 Trọng số ưu tiên

6.4 Áp dụng cho kinh tế vĩ mô

4. Phương pháp dạy và học

Phương pháp thuyết trình kết hợp cho sinh viên thảo luận

5. Phương pháp, hình thức kiểm tra, đánh giá kết quả học tập

Kiểm tra giữa kỳ: 30%

Kiểm tra cuối kỳ : 70%

6. Giáo Trình:

1. J. Jahn, Introduction to the Theory of Nonlinear Optimization, Springer, Berlin, 1994.

2. D.T. Luc, Theory of Vector Optimization, Springer, Berlin, 1989.

7. Tài liệu tham khảo

1. Jahn, Introduction to the Theory of Nonlinear Optimization, Springer, Berlin, 1994.

2. D.T. Luc, Theory of Vector Optimization, Springer, Berlin, 1989.

3. Y. Sawaragi, H. Nakayama, and T. Tanino, Theory of Multiobjective Optimization, Academic Press, New York, 1984.

4. P.L. Yu, Multiple-Criteria Decision Making, Plenum Press, New York, 1985.

5. M. Zeleny, Multiple-Criteria Decision Making, MrGraw-Hill, New York, 1982.

8. Phần mềm hay công cụ hỗ trợ thực hành

1. GAMS, www.gams.com

2. Maple, Borland C...