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Gemischt-ganzzahlige Programmierung und kombinatorische Optimierung [2018 SoSe]
Code
IMIP
Name
Gemischt-ganzzahlige Programmierung und kombinatorische Optimierung
LP
6 LP
Dauer
ein Semester
Angebotsturnus
unregelmäßig
Format
Vorlesung 2 SWS, praktischer Teil (Übungen) 2 SWS
Arbeitsaufwand
180 h; davon
60 h Präsenzstudium
20 h Prüfungsvorbereitung
100 h Selbststudium und Aufgabenbearbeitung (evtl. in Gruppen)
Verwendbarkeit
B.Sc. Angewandte Informatik,
Lehramt Informatik,
M.Sc. Angewandte Informatik
Sprache
Lehrende
Prüfungsschema
Lernziele Die Studierenden
kennen die Modellierungsmöglichkeiten der gemischt-ganzzahligen Optimierung
sind mit einer kommerziellen MIP-Software vertraut
haben einen guten Überblick über die Anwendungsmöglichkeiten
sind mit den polydertheoretischen Grundlagen der Optimierung vertraut
kennen die wichtigsten Optimierungstechniken
haben die erforderlichen Kenntnisse zur Beurteilung von Möglichkeiten und Grenzen der praktischen Verwendbarkeit der erlernten Techniken
haben Expertise in der Modellierung diskreter und ganzzahliger Optimierungsprobleme und dem Einsatz kommerzieller Optimierungssoftware
Lerninhalte Lineare Programmierung (Polyedertheorie, Dualität, Simplex-Algorithmus, postoptimale Analyse)
gemischt-ganzzahlige Modellierungen
Kombinatorische Optimierungsprobleme
Bestimmung von Optimallösungen
Polyhedrische Kombinatorik
Kombinatorische Polytope
Relaxierungen (kombinatorische, LP-, semidefinite , Lagrange-Relaxierungen)
Branch-and-Cut Algorithmen
Zulässige Ungleichungen, Schnittebenen
Presolve
Techniken fur große Probleme (Spaltengenerierung, Benders- und Dantzig-Wolfe-Dekomposition)
Anwendungen
Teilnahme-
voraus-
setzungen
empfohlen sind: Grundkenntnisse Mathematik, Programmierkurs (IPK)
Vergabe der LP und Modulendnote Bestehen der Modulprüfung
Nützliche Literatur z.B. Kallrath, J. and Wilson, J.M.: Business Optimisation using Mathematical Programming, Macmillan Press, 1997
Williams, H.P.: Model Building, Wiley, 1999