Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...

- kombinatorische Optimierungsprobleme mithilfe von Constraint Programming (CP) zu modellieren und zu lösen.

- verschiedene Verfahren zur Lösung von CP-Problemen zu implementieren und zu vergleichen.

- die jeweils beste Heuristik zur Steigerung der Suchperformance auszuwählen.

- Grundlagen des Constraint Programming: Grundlegende Konzepte, Arten von Wertebereichen (endliche Wertebereiche, Intervalle, Mengen), Constraints, Suche, Branch and Bound
- CP Modellierung: globale Constraints, redundante Constraints, Reduktion von Symmetrien, Constraints für spezielle Anwendungen (z.B. Scheduling), Modellierung von Optimierungsproblemen, Problemreduktionen
- CP Sprachen/Bibliotheken: MiniZinc, ILOG CP Optimierer 
- Modellierungsbeispiele: n-Queens, Cryptoarithmetik, Sudoku, Scheduling, Timetabling, ...
- Grundlegende Lösungsmethoden: Propagierung, Konsistenz, Suche
- Fortgeschrittene Lösungsmethoden: Heuristiken, hybride Ansätze, Kombination mit heuristischen/metaheuristischen Techniken
- Statistische Analyse von Optimierungsalgorithmen
- Lösung von Übungsbeispielen

Vorlesungen und Übung mit Programmieraufgaben.

ECTS-Breakdown:

14 h  Vorlesungen
  6 h  Übung
32 h  Ausarbeitung von Übungsbeispielen
20 h  Vorbereitung auf mündliche Prüfung
  1 h  Mündliche Prüfung und Präsentation der letzten Übungsaufgabe
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75 h insgesamt 

Durchführung und Dokumentation eines Projekts, mündliche Besprechung.