312.145 (15S) Ganzzahlige Optimierung

Sommersemester 2015

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
03.03.2015 10:00 - 11:30 N.2.01 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Integer Optimization
LV-Art Vorlesung-Übung (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n 3.0
ECTS-Anrechnungspunkte 5.0
Anmeldungen 8 (25 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Deutsch
LV-Beginn 03.03.2015
Anmerkungen Die Anwesenheitspflicht bezieht sich nur auf den Donnerstagtermin. Dreimal Fehlen erlaubt.

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Die Studierenden sind in der Lage Grundlagen, Methoden und Konzepte der Ganzzahligen Optimierung zu verstehen und anzuwenden. Sie sind vertraut mit Polyedertheorie und sind in der Lage praktische ganzzahlige Optimierungsprobleme zu modellieren.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Tafelvortrag, Übungszettel

Inhalt/e

Themen

  • Einleitung und Formulierungen
  • Polyedertheorie
  • Relaxierungen
  • Unimodularität
  • Branch and Bound
  • Schnittebenenverfahren
  • Lagrange Relaxierung
  • Column Generation

Lehrziel

Erlernen der wichtigsten Methoden zum Modellieren und Lösen ganzzahliger Optimierungsprobleme.

Erwartete Vorkenntnisse

Abgeschlossenes Bachelorstudium. Insbeosonders wird der Abschluss der Bachelor-Pflichtfächer "Analysis (Grundlagen)", "Diskrete Mathematik", "Lineare Algebra" und vor allem "Optimierung und Programmierung" vorausgesetzt.

Literatur

Georg L. Nemhauser, Laurence A. Wolsey: Integer and Combinatorial Optimization (Wiley) Laurence A. Wolsey: Integer Programming (Wiley)

Intendierte Lernergebnisse

After successful completion of the course students are able to understand and apply the basic notions, concepts, and methods of integer optimization. Moreover, they are familiar with the polyhedral theory and can model problems arising in practice.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

blackboard, exercise sheets.

Inhalt/e

Introduction; modelling; polyhedral theory; relaxations; branch-and-bound; column generation.

Literatur

Georg L. Nemhauser, Laurence A. Wolsey: Integer and Combinatorial Optimization (Wiley) Laurence A. Wolsey: Integer Programming (Wiley)

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.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Schriftliche Prüfung zu Semesterende (kann bei neg. Beurteilung wiederholt werden) und Lösung von Übungsaufgaben (mind. 50%) während des Semesters. Jeder der zwei Prüfungsteile muss postitiv sein.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Technische Mathematik (SKZ: 401, Version: 13W.1)
    • Fach: Diskrete Mathematik (Pflichtfach)
      • Ganzzahlige Optimierung ( 3.0h VU / 5.0 ECTS)
        • 312.145 Ganzzahlige Optimierung (3.0h VU / 5.0 ECTS)
  • Masterstudium Technische Mathematik (SKZ: 401, Version: 03W.2)
    • Fach: Operations Research (Pflichtfach)
      • Ganzzahlige Optimierung ( 3.0h VK / 6.0 ECTS)
        • 312.145 Ganzzahlige Optimierung (3.0h VU / 6.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2018
  • 312.145 VU Ganzzahlige Optimierung (3.0h / 5.0ECTS)
Sommersemester 2017
  • 312.145 VU Ganzzahlige Optimierung (3.0h / 5.0ECTS)
Sommersemester 2016
  • 312.145 VU Ganzzahlige Optimierung (3.0h / 5.0ECTS)
Sommersemester 2014
  • 312.145 VU Ganzzahlige Optimierung (3.0h / 5.0ECTS)