בקורס נדבר על מודלים המושפעים מתהליכים מקריים. תהליך בינומי, תהליך פואסון,

שרשראות מרקוב בסיסיות, שרשראות מרקוב מיוחדות, התנהגות של שרשראות מרקוב לאורך הזמן, תהליכים מרקוביים.

במהלך הקורס יוצגו מספר בעיות מעשיות לניתוח ודיון משותף בכיתה.

בעיות דומות יינתנו בעבודות בית כמשימה לניתוח ופתרון עצמאי.

הנושאים העיקריים הם אופטימיזציה במרחב רציף: בעיות אופטימיזציה ללא אילוצים, נלמד שיטות חיפוש שונות

כגון שיטת ניוטון, חיפוש קואורדינטות מחזורי, שיטת המורד התלול, מושגי יסוד באנליזה קמורה (בעיות אופטימיזציה תחת אילוצים) שיטות אנליטיות כגון לגרנז',

במהלך הקורס יוצגו מספר בעיות מעשיות לניתוח ודיון משותף בכיתה.

בעיות דומות ומאתגרות יינתנו בעבודות בית כמשימה לניתוח ופתרון עצמאי (מיני פרויקטים).

עבודות הבית יכללו עבודה עם גיליונות נתונים ב Excel ושימוש בתוכנות כגון Python או R

 (כל קבוצת סטודנטים תהיה חופשית ואחראית למצוא את הפלטפורמה הנוחה לה וכן את היכולת להשתמש בה לניתוח נתונים).

נסקור מודלים אקדמיים נבחרים בעלי משמעות מעשית. הכלים העיקריים בהם נדון הם:

סדרות עתיות וחיזוי (רגרסיה על סוגיה, סטציונריות ומחזוריות) אופטימיזציה סטוכסטית, תורת התורים לבניית מדדים, אופטימיזציה רובסטית (אם הזמן יותיר) והשילוב של כל אלה.

נדון בהבדל שבין בעיות סטטיות לעומת דינמיות, בעיות off-line לעומת on-line.

הקורס ישים דגש על מתודולוגיות ויישומים הרלבנטיים לחיזוי וניתוח ביקושים לטווח קצר וארוך

על מנת לענות לצרכים של אלה העוסקים בהנדסה וניהול.

הקורס יעסוק בפיתוח מודלים לחיזוי ביקושים

(למשל – חיזוי ביקוש נסיעות, חיזוי צריכת אנרגיה / מים, ובחירה בין חלופות).