Optymalizacja i teoria gier
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 1000-715bOTG |
Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
Nazwa przedmiotu: | Optymalizacja i teoria gier |
Jednostka: | Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki |
Grupy: |
Przedmioty obowiązkowe dla II roku bioinformatyki |
Punkty ECTS i inne: |
4.50
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | obowiązkowe |
Założenia (opisowo): | analiza wielowymiarowa i równania różniczkowe zwyczajne |
Skrócony opis: |
Wykład obejmuje elementy optymalizacji w przestrzeniach wielowymiarowych i teorii gier niekooperacyjnych. |
Pełny opis: |
W zakres wykładu wchodzą – Elementy analizy wielowymiarowej istotnej w optymalizacji rozszerzone kryterium Sylvestera, wypukłość i wklęsłość; – Elementy optymalizacji wielowymiarowej z ograniczeniami i bez ograniczeń (w tym warunki konieczne Karusha–Kuhna–Tuckera dla różnych postaci ograniczeń i warunki dostateczne dostateczne), optymalizacja dynamiczna z czasem dyskretnym i równanie Bellmana; – Elementy teorii gier (gra w postaci ekstensywnej i normalnej, strategie dominujące i zdominowane, redukcja dla postaci ekstensywnej i normalnej gry, równowaga Nasha, w tym równowaga doskonała ze względu na podgry, minimaks i strategie optymalne/minimaksowe, strategie czyste i mieszane, strategie ewolucyjnie stabilne, dynamika replikatorowa. |
Literatura: |
M. Malawski, A. Wieczorek, H. Sosnowska. Konkurencja i kooperacja. Teoria gier w ekonomii i naukach społecznych. Wydawnictwa Naukowe PWN, 2012; P.D. Straffin, Teoria gier, Scholar, 2004; J. Palczewski, Skrypt Optymalizacja II, http://mst.mimuw.edu.pl/lecture.php?lecture=op2; |
Efekty uczenia się: |
Studenci znają i rozumieją metody optymalizacji, także nieliniowej, i pojęcia teorii gier niekooperacyjnych wchodzące w zakres wykładu. Potrafią obliczać analitycznie pochodne funkcji, ekstrema funkcji wielu zmiennych (z ograniczeniami i bez), znajdować równowagi Nasha, w tym równowagi doskonałe, strategie dominujące i zdominowane, minimaks i strategie ewolucyjnie stabilne (bądź pokazać, że ich nie ma). Znają i potrafią używać klasyczne i adaptacyjne metody optymalizacji (K_U05). Efekty kształcenia: umiejętności i kompetencje: Zapoznanie studentów z klasycznymi (ekstrema funkcji wielu zmiennych) i adaptacyjnymi (teoria gier) metodami optymalizacji. |
Metody i kryteria oceniania: |
egzamin końcowy |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2023-10-01 - 2024-01-28 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT WYK
CW
|
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Agnieszka Wiszniewska-Matyszkiel | |
Prowadzący grup: | Agnieszka Wiszniewska-Matyszkiel | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Egzamin |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)
Okres: | 2024-10-01 - 2025-01-26 |
Przejdź do planu
PN WT CW
ŚR CZ PT CW
WYK
|
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Agnieszka Wiszniewska-Matyszkiel | |
Prowadzący grup: | Agnieszka Wiszniewska-Matyszkiel | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Egzamin |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki.