Opis predmeta
Algoritmi, računska in spominska zahtevnost, podatkovne strukture. Teorija grafov (predstavitev, lastnosti, osnovni algoritmi).
Uvod v operacijske raziskave in optimizacijo. Optimizacijska naloga (formulacija, kriterij, množice rešitev). Linearno in celoštevilsko programiranje (simpleksna metoda, pomembni primeri). Analiza omrežij (maksimalni pretok, minimalna cena, najkrajše poti), Nelinearna optimizacija (gradientne in Newtonove metode, optimizacija pri pogoju). Kombinatorična optimizacija. Teorija iger. Markovske verige (klasifikacija stanj, ergodičnost). Teorija časovnih vrst. Teorija čakalnih vrst. Hevristična optimizacija. Merjenja mnenja uporabnikov in kvaliteta storitev. Osnove poslovne inteligence v TK. Izbrani optimizacijski problemi v TK (načrtovanje topologije, optimalno dodeljevanje virov, optimalno usmerjanje, določanje cenovne politike)
Cilji in kompetence
Razumevanje formulacije in reševanja optimizacijskih nalog. Razumevanje povezave med formulacijo problema in računalniško podprtim reševanjem. Prepoznavanje tipa optimizacijskega problema v zvezi z izbiro računalniškega reševanja. Razumevanje zadovoljstva uporabnikov in poslovne inteligence kot optimizacijske funkcije.
Metode poučevanja in učenja
Predavanja, konzultacije, mentorirano projektno delo.
Predvideni študijski rezultati
Razvoj in uporaba spretnosti izvedbe optimizacije praktičnih problemov. Formulacija, prepoznava tipa in reševanje kompleksne optimizacije. Izbira ustrezne formulacije optimizacijskega problema in izbira najustreznejše obstoječih računalniških orodij reševanja optimizacije.
Reference nosilca
Droftina U, Šular M, Košir A (2015) A diffusion model for churn prediction based on sociometric theory. Advances in data analysis and classification, vol. 9, iss. 3, pp 341-365
Vodlan T, Tkalčič N, Košir A (2014) The impact of hesitation, a social signal, on a user’s quality of experience in multimedia content retrieval. Multimedia Tools and Applications, vol. 74, no. 17, pp 6871-6896
Odić A, Tkalčič M, Tasič J, Košir A (2013) Predicting and detecting the relevant contextual information in a movie-recommender system. Interact. comput., vol. 25, no. 1, pp 74-90
Tkalčič M, Tasič J, Košir A (2012) The need for affective metadata in content-based recommender systems for images. In: Maybury M T (ed) Multimedia information extraction : advances in video, audio, and imagery analysis for search, data mining, surveillance, and authoring, Wiley, Los Alamitos, pp 305-319
Tkalčič M, Odić A, Košir A (2013) The impact of weak ground truth and facial expressiveness on affect detection accuracy from time-continuous videos of facial expressions. Information sciences, vol. 249, pp 13-23
Temeljni viri in literatura
[1] P. Saengudomlert: Optimization for Communications and Networks, CRC Press, 2012.
[2] A. Dutta, H. Schulzrinne: Mobility Protocols and Handover Optimization: Design, Evaluation and Application, John Wiley & Sons, 2014.
[3] R. Srikant, L. Ying: Communication Networks: An Optimization, Control and Stochastic Networks Perspective, Cambridge university press, 2014.
[4] M. W. Carter, C. C. Price: Operations Research, A Practical Introduction, CRC Press, 2000.
[5] M. G.C. Resende and P. Pardalos: Handbook of Optimization in Telecommunications, Springer, 2006.
[6] A. Košir: Operacijske raziskave v telekomunikacijah, Založba FE in FRI, 2013.
Bodi na tekočem
Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana