Modellierungssprachen (z.B. General Algebraic Modelling Systems GAMS), Optimierungssolver, mathematische Optimierungsalgorithmen, Komplexitätstheorie, Metaheuristiken, Stochastische Optimierung
Studierende erreichen die Lernergebnisse durch:
- aktive Mitarbeit in in den Vorlesungsteilen
- Durcharbeiten/Selbststudium der Vortragsfolien, Unterlagen und Mustercodierungen,
- teils unter Anleitung und teils selbständiges Modellieren und Implementieren von Übungsprojekten und
- Diskussion der Ergebnisse mit Kolleg_innen.
Es wird erwartet, dass Studierende Computer (Betriebssystem Windows, Mac OS, Linux) in die Laborübungen mitbringen. Software (GAMS, eventuell MS Excel) werden über Studentensoftware kostengünstig zur Verfügung gestellt.
Diese LVA ist Wahlpflicht und als solches nicht unbedingt zu absolvieren. Bedenken Sie die in LVA umfangreich geforderten Programmiertätigkeiten. Es sind aber grundlegende Programmierkenntnisse aus Einführung in das Programmieren mehr als hinreichend.
Wir treffen uns am Die 8. Oktober, Sem.R. DB gelb 04, 8:30. (Dies bedingt auch, dass wir uns am 1. Oktober aufgrund der durch den Welcome Day blockierten Ressourcen nicht treffen werden.)
Die Studierenden realisieren erklärende, illustrative und vertiefende Beispiele teils unter Anleitung und teils selbständig; die Ausarbeitung der Beispiele bildet zusammen mit Tests über die grundlegenden Inhalte der VU die Basis der Beurteilung.
Urmila Diwekar, Introduction to Applied Optimization, Second Edition, Springer ISBN 978-0-387-76635-5
Sämtliche via TISS bereitgestellte Unterlagen sind auschließlich zur Verwendung im Rahmen dieser LVA vorgesehen und dürfen nicht weiter verbreitet werden.
