Gemischt-ganzzahlige Programmierung
Titel auf Englisch: Mixed-Integer Programming
Lernergebnisse
- Erwerb von Kenntnissen von grundlegenden Konzepten (Definitionen, Sätzen und Beweisen) im Bereich der gemischt-ganzzahligen Programmierung
- Fähigkeit zur Formalisierung eines angewandten Optimierungsproblems und dessen Lösung mit mathematischen Mitteln …
Inhalte
Polyedertheorie, Abschätzungen in der ganzzahligen Optimierung, Komplexitätstheorie, total unimodulare Matrizen, ganzzahlige Polyeder und totale duale Integralität, Schnittebenen, Branch-and-Bound, Lagrange Relaxationen, Benders Zerlegung, Dynamische Programmierung, stochastische Programmierung, Spaltengenerierungsverfahren, Heuristiken, nichtlineare gemischt-ganzzahlige Programmierung, Anwendungen
Voraussetzungen
Verpflichtende Voraussetzungen
Keine
Empfohlene Voraussetzungen
- 11312 Optimierung I
- 11322 Optimierungsmethoden des Operations Research
Prüfungsmodalitäten
4 Zwischentests, geschrieben während der Vorlesungs- oder Übungszeit, je 30 Minuten Die besten 3 zählen zu je 1/3 für die Endnote.
Angeboten in
- Angewandte MathematikM.Sc.
Wahlpflichtkomplex: Optimierung
- MathematikB.Sc.
Wahlpflichtkomplex: Vertiefung
- WirtschaftsmathematikB.Sc.
Wahlpflichtkomplex: Vertiefung
| Studiengang | Abschluss | Wahlpflichtkomplex |
|---|---|---|
| Angewandte Mathematik | M.Sc. | Optimierung |
| Mathematik | B.Sc. | Vertiefung |
| Wirtschaftsmathematik | B.Sc. | Vertiefung |
Literatur und Materialien
Aktuelle Literatur wird zu Beginn des Semesters angegeben.
Bewertungen von Studierenden
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