Ovladavanje osnovnim principima nelinearne optimizacije (nelinearnog programiranja) i osnovnim principima evolutivnih algoritama.

Stečena znanja mogu se koristiti u rešavanju konkretnih inženjerski problema, a takođe predstavljaju osnovu za dalje praćenje stručnih predmeta.

Pojam optimizacije. Postavka optimizacionog problema. Jednodimenziona optimizacija. Potrebni i dovoljni uslovi optimalnosti u skalarnom slučaju. Numerička optimizacija funkcija jedne promenljive. Jednodimenzioni algoritmi pretrage. Višedimnziona optimizacija bez ograničenja. Metod ograničene varijacije. Metod Lagranževih množitelja. Numerički algoritmi višedimenzione optimizacije bez ograničenja: gradijentni algoritam, Njutnovi i kvazi-Njutnovi algoritmi. Nealder-Mead algoritam. Višedimenziona optimizacija sa ograničenjima. Elementi konveksnog programiranja. Kun-Takerovi uslovi. Numeričke metode višedimenzione optimizacije sa ograničenjima. Linearno programiranje. Kvadratno programiranje. Osnovni principi globalne optimizacije. Evolutivni i genetski evolutivni algoritmi. Optimizacija rojem čestica. Osnovni principi rada savremnih globalnih algoritama: ACO (Ant Colony Optimization), BFO (Bacteria Foragging Optimization), ...

Predavanja; Numeričko-računske vežbe; Računarske vežbe Laboratorijske vežbe. Konsultacije.