311.160 (20W) Lineare Optimierung

Wintersemester 2020/21

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
07.10.2020 08:00 - 10:00 online Off Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Präsenz-Lehreveranstaltungen und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein.

Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
Lehrende/r
LV Nummer Südostverbund MAJ03003UL
LV-Titel englisch Linear Optimization
LV-Art Vorlesung
LV-Modell Onlinelehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
Anmeldungen 91
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Deutsch
LV-Beginn 07.10.2020
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Die Studierenden sind in der Lage, lineare Optimierungsprobleme zu modellieren und den Simplexalgorithmus anzuwenden. Sie haben einen Überblick über gängige Software zur Lösung linearer Probleme und sind mit der Software glpk vertraut. Weiters sind sie mit einfachen ganzzahligen Optimierungsproblemen vertraut.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Online-Vortrag mit BigBlueButton und Tablet 

Inhalt/e

  • Einleitung, und Modellierung
  • Wiederholung Lineare Gleichungen
  • Simplexmethode
  • Dualität
  • Sensitivität
  • Anwendungen: Transport- und Zuordnungsprobleme
  • Anwendungen: Rucksackproblem
  • Dynamische Programmierung und Branch-and-Bound Prinzip                                                    

Erwartete Vorkenntnisse

Lineare Algebra 1 bzw. Lineare Algebra und Diskrete Mathematik

Literatur

Skript zur Vorlesung.

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

schriftlich, ohne Unterlagen.

Prüfungsinhalt/e

gesamter Inhalt der Vorlesung

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Master-Lehramtsstudium Master Unterrichtsfach Mathematik (SKZ: 520, Version: 19W.2)
    • Fach: Mathematische Vertiefung (Pflichtfach)
      • MAJ.003 Mathematisches Wahlfach ( 3.0h VO, VU / 4.5 ECTS)
        • 311.160 Lineare Optimierung (2.0h VO / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 2. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 19W.2)
    • Fach: Mathematik und Theoretische Grundlagen (Pflichtfach)
      • 3.6 Lineare Optimierung ( 2.0h VO / 3.0 ECTS)
        • 311.160 Lineare Optimierung (2.0h VO / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 5. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 17W.1)
    • Fach: Mathematik und Theoretische Grundlagen (Pflichtfach)
      • 3.6 Lineare Optimierung ( 2.0h VO / 2.5 ECTS)
        • 311.160 Lineare Optimierung (2.0h VO / 2.5 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 12W.1)
    • Fach: Mathematik und Theoretische Grundlagen (Pflichtfach)
      • Lineare Optimierung ( 2.0h VO / 2.0 ECTS)
        • 311.160 Lineare Optimierung (2.0h VO / 2.0 ECTS)
          Absolvierung im 4. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 17W.1)
    • Fach: Optimierung und Programmierung (Pflichtfach)
      • 5.4 Lineare Optimierung ( 2.0h VO / 3.0 ECTS)
        • 311.160 Lineare Optimierung (2.0h VO / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 12W.2)
    • Fach: Optimierung und Programmierung (ab 15W) (Pflichtfach)
      • Lineare Optimierung ( 2.0h VO / 3.0 ECTS)
        • 311.160 Lineare Optimierung (2.0h VO / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2024/25
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2023/24
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2022/23
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2021/22
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2019/20
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2018/19
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2017/18
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2016/17
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2015/16
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2015
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2014
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2013
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)