Загрузка страницы

[Коллоквиум] Современные методы непрерывной детерминированной глобальной оптимизации и их приложения

6 октября 2020

Докладчик: профессор Михаил Посыпкин, заведующий базовой кафедрой «Интеллектуальные технологии системного анализа и управления» ФИЦ «Информатика и управление» РАН

В докладе рассматриваются современные методы детерминированной глобальной оптимизации, гарантирующие точность получаемых решений. Будет рассказано о методе неравномерных покрытий и его применении к задачам
оптимизации с одним и несколькими критериями. Также будет уделено внимание автоматизированному синтезу оценок по формуле функции для одномерной глобальной оптимизации. В докладе планируется затронуть приложения изложенных подходов к задачам определения рабочей области и критических точек роботов параллельной структуры.

Коллоквиум ФКН: https://cs.hse.ru/colloquium
Базовая кафедра «Интеллектуальные технологии системного анализа и управления» ФИЦ ИУ РАН: https://cs.hse.ru/mmsa/

Видео [Коллоквиум] Современные методы непрерывной детерминированной глобальной оптимизации и их приложения канала ФКН ВШЭ
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
3 декабря 2020 г. 11:08:48
01:15:23
Другие видео канала
[ДОД 2021] Об образовательных программах ФКН[ДОД 2021] Об образовательных программах ФКНBayer Digital Campus Challenge 2021 WorkshopBayer Digital Campus Challenge 2021 WorkshopКурс «Машинное обучение 2». Лекция 4 (Евгений Соколов)Курс «Машинное обучение 2». Лекция 4 (Евгений Соколов)Курс «Распределенные системы». Лекция 11 (Олег Сухорослов)Курс «Распределенные системы». Лекция 11 (Олег Сухорослов)Студент ФКН Константин Еленик о стажировке в ЯндексеСтудент ФКН Константин Еленик о стажировке в ЯндексеКурс «Продвинутый C++». Лекция 13 (Данила Кутенин)Курс «Продвинутый C++». Лекция 13 (Данила Кутенин)Computer Methods of Cognitome Analysis (Day 2)Computer Methods of Cognitome Analysis (Day 2)Курс «Инструменты промышленной разработки». Лекция 4 (Данила Кутенин)Курс «Инструменты промышленной разработки». Лекция 4 (Данила Кутенин)Деградация скоринговых моделей (Владислав Суханов)Деградация скоринговых моделей (Владислав Суханов)Пятое открытое заседание Ученого совета ФКН. Доклады Максима Рахубы и Дениса ДеркачаПятое открытое заседание Ученого совета ФКН. Доклады Максима Рахубы и Дениса ДеркачаGeometric deep learning for functional protein designGeometric deep learning for functional protein designКурс «Машинное обучение 2». Лекция 8 (Евгений Соколов)Курс «Машинное обучение 2». Лекция 8 (Евгений Соколов)Образы аффинного пространства (Иван Аржанцев)Образы аффинного пространства (Иван Аржанцев)Курс «Распределенные системы». Лекция 14 (Олег Сухорослов)Курс «Распределенные системы». Лекция 14 (Олег Сухорослов)[Night 6] Anti-alignments in Conformance Checking[Night 6] Anti-alignments in Conformance Checking[ДОД 2021] Бакалавриат «Компьютерные науки и анализ данных»: особенности онлайн-обучения[ДОД 2021] Бакалавриат «Компьютерные науки и анализ данных»: особенности онлайн-обучения[ДОД 2018]: Вступительное слово декана Факультета[ДОД 2018]: Вступительное слово декана ФакультетаКурс «Машинное обучение 2». Лекция 5 (Евгений Соколов)Курс «Машинное обучение 2». Лекция 5 (Евгений Соколов)[ИТ-лекторий] Большие данные в спортивной индустрии - SAP[ИТ-лекторий] Большие данные в спортивной индустрии - SAPИндустриальный вебинар «Как машинное обучение используется при анализе текстов»Индустриальный вебинар «Как машинное обучение используется при анализе текстов»Гомологии и их комбинаторный вид (Виктор Лопаткин)Гомологии и их комбинаторный вид (Виктор Лопаткин)
Яндекс.Метрика