Logga in

Registrera

TAOP88 · Linköpings universitet

Optimering för ingenjörer

16 tentor

Kom igång gratis

Kursinnehåll
2025-06-12
Björn Moren · 0 uppgifter
2024-06-07
Kaj Holmberg · 0 uppgifter
2024-03-20
Kaj Holmberg · 0 uppgifter
2024-01-03
Kaj Holmberg · 0 uppgifter
2023-10-25
Kaj Holmberg · 0 uppgifter

Vad ingår?

0 uppgifter

Sorterat efter ämne och svårighet, direkt från tentor.

16 tentor med lösningar

Alla tidigare tentor samlade, öva på riktiga examensfrågor.

AI-handledare (KAI)

Få steg-för-steg-hjälp dygnet runt, skräddarsydd för den här kursen.

0 studieplaner

Personliga studieplaner som anpassar sig till dina framsteg.

Generera tester

Skapa anpassade övningstester baserat på ämne och svårighet.

Framstegsanalys

Se vad du vet, vad du behöver granska och vad som finns kvar.

Kurs info

KurssidaKursplan
HP
Språk
Svenska
Nivå
Grundnivå
Fakultet
Institution

Lärandemål

  • Kursens lärandemål är indelade under följande två huvudrubriker och inom ramen för dessaanger lärandemålen M1—M6 vad studenten ska kunna efter fullgjord kurs.
  • Att inom matematisk modellering och användning av programvara för att lösaoptimeringsproblem kunna:(M1) identifiera frågeställningar av optimeringskaraktär och formulera matematiska modeller förvanliga optimeringsproblem;(M2) kombinera kunskaper inom modellering av optimeringsproblem, användning avoptimeringsprogramvara och programmering för att lösa ett givet optimeringsproblem, samtgenomföra rimlighetsbedömning och analys av resultatet;(M3) tillämpa optimeringslära på problemställningar inom hållbar utveckling samt analyseraresultatet.
  • Att inom lösningsmetoder och teori kunna använda grundläggande begrepp och satser samt välja och tillämpa lämpliga metoder för att lösa och analysera optimeringsproblem(M4) som modelleras med kontinuerliga beslutsvariabler och(M5) som modelleras med diskreta beslutsvariabler eller i form av nätverk, samt(M6) utveckla heuristiker för strukturerade optimeringsproblem, ochinom ramen för vad som beskrivs av kursinnehållet; som en del i (M4), (M5) och (M6) tydligtredovisa beräkningar och resonemang, samt göra enklare rimlighetsbedömningar av resultaten.
Kursinnehåll
Viktiga redskap för lösning av optimeringsproblem såsom matematisk modellering, optimalitetsvillkor, konvexitet, känslighetsanalys, dualitet och viss grafteori. Grundläggande metoder för linjär, ickelinjär, heltals- och nätverksoptimering. Heuristiker för svåra kombinatoriska optimeringsproblem. Exempel på tillämpningar som är relevanta för ingenjörer samt berör olika aspekter inom hållbar utveckling.
Förutsättningar
  • Analys, linjär algebra och Matlab.
Litteratur
Optimering - Holmberg, Kaj
Liknande kurser vid andra universitet
Kungliga Tekniska högskolan
SF181166 tentor
Stockholms universitet
MM700624 tentor
Kungliga Tekniska högskolan
SF282246 tentor
Redo att boosta dina studier?

Gör som 15 000+ studenter och ta kontroll över ditt tentaplugg.

Kom igång gratis

6
Tekniska fakulteten
Matematiska institutionen

Kungliga Tekniska högskolan

Optimeringslära

Stockholms universitet

Optimering

Kungliga Tekniska högskolan

Tillämpad ickelinjär optimering

Produkt

  • Priser

  • Karriär

Företag

  • Om oss

  • Guider

  • Användarvillkor

  • Integritet

  • Support

Universitet

  • KTH

Uppsala universitet

  • Linköpings universitet

  • Chalmers

  • Lunds universitet

  • Luleå tekniska universitet

  • Stockholms universitet

  • Gymnasiet

  • Socialt

    • Instagram

    • Facebook

    • YouTube

    • TikTok

    • Linkedin

    © 2026 Crash Course Sverige AB