311.160 (22W) Lineare Optimierung

Wintersemester 2022/23

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
05.10.2022 12:00 - 14:00 HS C On 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 MAJ03001UL
LV-Titel englisch Linear Optimization
LV-Art Vorlesung
LV-Modell Blended-Learning-Lehrveranstaltung
Online-Anteil 30%
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
Anmeldungen 94
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Deutsch
LV-Beginn 05.10.2022
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

Nach Absolvieren der Lehrveranstaltung sind die Studierenden 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 einfachen ganzzahligen Optimierungsproblemen vertraut.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Vorlesung (mit aktiver Einbindung der Studierenden)

Inhalt/e

  • Einleitung
  • 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" (Bachelor Technische Mathematik) bzw. "Lineare Algebra für Informatik und Informationstechnik"und "Diskrete Mathematik" (Bachelor Angewandte Informatik)

Literatur

  • Skriptum, vgl. Moodle.

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

Schriftliche Prüfung, 2h, ohne Unterlagen.

Klausurtermine: 25.01.2023, 28.02.2023, 17.04.2023

Prüfungsinhalt/e

Theoretische Grundlagen: Alle durchgenommenen Definitionen, Sätze und Beweise.

Praktische Umsetzung: Eigenständiges Lösen von relevanten Aufgabestellungen aus den besprochenen Gebieten.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Sehr Gut: 90-100 Punkte

Gut: 80-89 Punkte

Befriedigend: 70-79 Punkte

Genügend: 60-69 Punkte

Nicht Genügend: < 60 Punkte

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: 22W.1)
    • Fach: Optimierung und Programmierung (Pflichtfach)
      • 5.3 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: 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

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 2021/22
  • 311.160 VO Lineare Optimierung (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2020/21
  • 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)