312.145 (18S) Ganzzahlige Optimierung

Sommersemester 2018

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
07.03.2018 12:00 - 14:15 , N.2.01
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch
Integer Optimization
LV-Art
Vorlesung-Übung (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n
3.0
ECTS-Anrechungspunkte
5.0
Anmeldungen
8 (25 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache
Englisch
mögliche Sprache/n der Leistungserbringung
Deutsch , Englisch
LV-Beginn
14.03.2018
eLearning
zum Moodle-Kurs

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 und zu lösen.

Lehrmethodik

Tafelvortrag, Übungszettel.

Inhalt/e

  • Einleitung 
  • Modellierung
  • Polyedertheorie
  • Unimodularität
  • Relaxierungen
  • Branch and Bound
  • Schnittebenenverfahren
  • Column Generation
  • Matroide

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

Blackboard, exercise sheets.

Inhalt/e

  • Introduction
  • Modelling
  • Polyhedral theory
  • Unimodularity
  • Relaxations
  • Branch-and-bound
  • Cutting plane methods
  • Column generation
  • Matroids

Literatur

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

Prüfungsinformationen

Prüfungsmethode/n

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.

Prüfungsinhalt/e

Die in der Lehrveranstaltung durchbesprochenen Inhalte.

Prüfungsmethode/n

Written exam at the end of the semester (can be repeated if failed) and the solution of exercises (at least 50%) during the term. You have to pass each of these two parts in order to pass the course.

Prüfungsinhalt/e

The topics discussed during the course.

Beurteilungsschema

Note/Grade 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)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2017
  • 312.145 VU Ganzzahlige Optimierung (3.0h / 5.0ECTS)
Sommersemester 2016
  • 312.145 VU Ganzzahlige Optimierung (3.0h / 5.0ECTS)
Sommersemester 2015
  • 312.145 VU Ganzzahlige Optimierung (3.0h / 5.0ECTS)
Sommersemester 2014
  • 312.145 VU Ganzzahlige Optimierung (3.0h / 5.0ECTS)