SWS |
4 |
ECTS |
5 |
Sprache(n) |
Deutsch
(Standard)
Englisch
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Lehrform |
SU mit Übung |
Angebot |
in jedem Wintersemester |
Aufwand |
40 Präsenzstunden Vorlesung, 20 Präsenzstunden Übung, 35 Stunden Vor-/Nachbereitung der Übungen, 55 Stunden Nachbereitung der Vorlesung und Prüfungsvorbereitung |
Voraussetzungen |
Inhaltliche Voraussetzungen:
- Lineare Algebra (IF-I-B-103)
- Analysis (IF-I-B-101)
- Angewandte Mathematik (IF-I-B-202)
- Diskrete Mathematik (IF-I-B-201)
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Ziele |
Die Studierenden sind in der Lage
- Optimierungsaufgaben zu identifizieren, zu abstrahieren, zu modellieren, zu klassifizieren,
- Lineare und ganzzahlige Modelle zu formulieren
- Optimierungsprobleme zu klassifizieren
- Dualitätstheorie für lineare Programme einzusetzen und duale Programme inhaltlich zu interpretieren.
- Verschiedene Lösungsmethoden zur Lösung linearer Programme anzuwenden
- Lineare Probleme unter Berücksichtigung von Datenunsicherheiten zu analysieren und zu lösen
- Ganzzahlige Optimierungsprobleme mittels geeigneter exakter und heuristischer Verfahren zu lösen und die erhaltenen Lösungen zu interpretieren
- Methoden der dynamischen Programmierung für zusammenhängende bzw. abhängige Entscheidungen einzusetzen
- Zur Lösung der jeweiligen Problemstellungen geeignete Software auszuwählen, anzupassen und einzusetzen
- Lösungen zu interpretieren und kritisch zu analysieren
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Inhalt |
- Modellbildung (lineare und nichtlineare Modell);
- Lineare Optimierung (Geometrie, Simplex, Dualität, Transport- und Zuordnungs-Probleme);
- Klassische Optimierung (Ein- und mehrdimensional, mit und ohne Nebenbedingungen);
- Graphentheorie: Kürzeste Wege in Graphen, Minimum Spanning Trees
- Diskrete Optimierung (Traveling Salesperson, Zuordnungsprobleme, Lösungsverfahren: Branch and Bound, Dynamische Optimierung; Näherungsverfahren);
- Dynamische Optimierung;
- Warteschlangentheorie;
- Optimierung durch Simulation;
- Netzplantechnik (CPM).
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Medien und Methoden |
Tafel, Folien bzw. Beamer, Just in Time Teaching und Peer Instruction, Demonstrationen mit Software zur Lösung linearer und nichtlinearer Optimierungsaufgaben |
Literatur |
- Wolfgang Domschke and Andreas Drexl: Einführung in Operations Research, Springer, ISBN 978-3540709480
- Wolfgang Domschke and Andreas Drexl and Robert Klein and Armin Scholl and Stefan Voß, Übungen und Fallbeispiele zum Operations Research, Springer, ISBN 978-3540716648
- H.A. Eiselt, Carl-Louis Sandblom, Operations Research, Springer, ISBN 978-3-642-31053-9
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Zuordnungen Curricula |
SPO |
Fachgruppe |
Code |
ab Semester |
Prüfungsleistungen |
IF Version 2019 |
WPF Mathematik |
IF-I-B-M04 |
3 |
benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
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IC Version 2019 |
Pflicht |
IF-S-B-304 |
3 |
benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
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DC Version 2020 |
WPF Mathematik |
DC-WPF-MA-05-003 |
5 |
benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
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DC Version 2023 |
WPF Mathematik/DataScience |
DC-WPF-MA-05-003 |
5 |
benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
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IF Version 2023 |
WPF Mathematik |
IF-I-B-M04 |
3 |
benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
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