Овладавање основним принципима нелинеарне оптимизације (нелинеарног програмирања) и основним принципима еволутивних алгоритама.

Стечена знања могу се користити у решавању конкретних инжењерски проблема, а такође представљају основу за даље праћење стручних предмета.

Појам оптимизације. Поставка оптимизационог проблема. Једнодимензиона оптимизација. Потребни и довољни услови оптималности у скаларном случају. Нумеричка оптимизација функција једне променљиве. Једнодимензиони алгоритми претраге. Вишедимнзиона оптимизација без ограничења. Метод ограничене варијације. Метод Лагранжевих множитеља. Нумерички алгоритми вишедимензионе оптимизације без ограничења: градијентни алгоритам, Њутнови и квази-Њутнови алгоритми. Неалдер-Меад алгоритам. Вишедимензиона оптимизација са ограничењима. Елементи конвексног програмирања. Кун-Такерови услови. Нумеричке методе вишедимензионе оптимизације са ограничењима. Линеарно програмирање. Квадратно програмирање. Основни принципи глобалне оптимизације. Еволутивни и генетски еволутивни алгоритми. Оптимизација ројем честица. Основни принципи рада савремних глобалних алгоритама: АЦО (Ант Цолонy Оптимизатион), БФО (Бацтериа Фораггинг Оптимизатион), ...

Предавања; Нумеричко-рачунске вежбе; Рачунарске вежбе Лабораторијске вежбе. Консултације.