Дискретная оптимизация. #6.2 Приближенные методы планирования проекта
Эвристические алгоритмы решения задачи распределения ресурсов: распределение по критичности, по позднему времени окончания, на работы с минимальной длительностью.
Губко М.В. / Все видео
Дискретная оптимизация. #6.1 Календарно-сетевое планирование
Лектор: в.н.с. ИПУ РАН, д.ф.-м.н. Профессор РАН Михаил Владимирович Губко.
Дискретная оптимизация #1&2. Алгоритмы оптимизации и их сложность
Профессор РАН Михаил Владимирович Губко. Лекция #1.2. Методы оптимизации. Лекция #2. Задачи дискретной оптимизации и их сложность.
Дискретная оптимизация. #3.1 Точные и приближенные методы
Аудитория: 6-й семестр бакалавриата. Лектор: в.н.с. ИПУ РАН, д.ф.-м.н. Профессор РАН Михаил Владимирович Губко.
Дискретная оптимизация. #2 Сложность алгоритмов
Михаил Губко, 2017. Курс: Методы дискретной оптимизации в управлении проектами.
Дискретная оптимизация. #3.2 Приближенные алгоритмы
Михаил Владимирович Губко. Кафедра: ИКС (интегрированных киберсистем) ФРТК МФТИ.
Дискретная оптимизация. #1.1 Исследование операций и оптимизация
Лектор: в.н.с. ИПУ РАН, д.ф.-м.н. Профессор РАН Михаил Владимирович Губко.
Защита докторской М.В. Губко по оптимизации иерархических структур
Защита степени д.ф.-м.н. Михаилом Владимировичем Губко на тему "Модели и методы оптимизации иерархической структуры систем обработки информации", ИПУ РАН,17.04.2014.
Задачи сетевого планирования при нефиксированной интенсивности работ
Губко М.В. Лекция кафедры интегрированных киберсистем МФТИ.
Научные бои политехнического музея
Михаил Владимирович Губко — российский учёный-математик, доктор физико-математических наук, профессор РАН.
Информация и принятие решений
Есть ли ложь во благо? Могут ли автонавигаторы побороть пробки? Зачем высшее образование на самом деле? Когда усилия вознаграждаются? Теория игр поможет участникам интерактива получить ответы на эти вопросы.
Задачи управления структурой сложных систем
Губко М. В. (ИПУ РАН). Доклад: Задачи управления структурой сложных систем.
