312.145 (18S) Ganzzahlige Optimierung
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 Englisch
- mögliche Sprache/n der Leistungserbringung Deutsch , Englisch
- LV-Beginn 07.03.2018
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
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 inkl. Einsatz von eLearning-Tools
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 inkl. Einsatz von eLearning-Tools
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 BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Masterstudium Technische Mathematik
(SKZ: 401, Version: 13W.1)
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Fach: Diskrete Mathematik
(Pflichtfach)
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Ganzzahlige Optimierung (
3.0h VU / 5.0 ECTS)
- 312.145 Ganzzahlige Optimierung (3.0h VU / 5.0 ECTS)
-
Ganzzahlige Optimierung (
3.0h VU / 5.0 ECTS)
-
Fach: Diskrete Mathematik
(Pflichtfach)