Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage

• ausgewählte Methoden der modelbasierten Entscheidungsunterstützung einzusetzen,
• die Einsatzmöglichkeiten von modelbasierter Entscheidungsunterstützung in Organisationen abzuschätzen
• grundlegende Inhalte der Mathematischen Progammierung zu diskutieren und anzuwenden
• Entscheidungsprobleme computerunterstützt zu modellieren und zu analysieren

Decision-Analysis, Modellbasierte Entscheidungsunterstützung mit einem Fokus auf mathematische Modelle, Simulation vs. mathematische Modelle, Modellierungsprozess, Modellierungssprachen (GAMS),  Optimierungsmodelle, Produktivitäts- und Effizienzmessung Warteschlangenmodelle, Netzwerkplanungs- und graphentheoretische Modelle, Intertemporale und stochastische Optimierung

Inverted classroom, podcasts, video, discusion in online and/or face-to-face meetings, home assignments, tests

Information meeting on Thu March 7, 2024, 11:30 a.m., venue: Sem 127

Home assignments and  tests. Your presence at the meetings is recommended but not necessary.

Es ist empfohnen, dass Studierende mit Matrizen rechnen, elementare Funktionen diskutieren , den Satz von Bayes anwenden, bedingte Wahrscheinlichkeiten erklären, mit Algorithmen experimentieren und Programmiercodes bearbeiten und benutzen können.