Gemischt-ganzzahlige Programmierung und kombinatorische Optimierung [2019 SoSe] | ||
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Code IMIP |
Name Gemischt-ganzzahlige Programmierung und kombinatorische Optimierung |
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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 |
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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 |
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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 |