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Veranstaltung

Optimierungsmodelle in der Praxis [WS202550140]

Typ
Vorlesung (V)
Online
Semester
WS 20/21
SWS
2
Sprache
Deutsch
Termine
0
Links
ILIAS

Dozent/en

Einrichtung

  • Stochastische Optimierung

Bestandteil von

Anmerkung

Es gibt heutzutage zahlreiche Modellierungssprachen und Solver zur Beschreibung und Lösung mathematischer Optimierungsprobleme. Trotzdem ist der erfolgreiche Einsatz von Optimierungsmodellen zur Lösung praktischer Probleme immer noch eine anspruchsvolle Aufgabe, welche eine Vorbildung in verschiedenen Bereichen erfordert.


In dieser Vorlesung wird vermittelt,


1. wie man mathematische Optimierungsprobleme erkennt,   

2. richtig modelliert und   

3. geeignet in Unternehmensprozesse integriert.


Die behandelten Optimierungsmodelle werden nicht nach Anwendung, sondern nach mathematischer Struktur unterteilt. Behandelt werden

1. Kontinuierliche lineare Optimierungsprobleme (LP)   

2. Gemischt-ganzzahlige (nichtlineare) Optimierungsprobleme (MI(NL)P)   

3. Unrestringierte nichtlineare Optimierungsprobleme (NLP)   

4. Sowie einige Spezialthemen (Optimierung unter Unsicherheit, Optimierung im maschinellen Lernen, Online-Optimierung…)


Neben der theoretischen Behandlung der Themen werden alle besprochenen Probleme in Python modelliert und gelöst.

Voraussetzungen:

Grundlagenvorlesungen Mathematik, Grundlagenvorlesung Programmieren, Grundlagenvorlesung Operations Research/ Optimierung

Lernziele:

Die Studierenden sind in der Lage, Optimierungsprobleme in praktischen Anwendungen zu erkennen, diese als Optimierungsmodelle zu beschreiben und unter Verwendung aktueller Modellierungssprachen und Solver zu lösen.

Erfolgskontrolle:

Die Erfolgskontrolle erfolgt in Form einer schriftlichen Prüfung (60min.) (nach §4(2), 1 SPO). Die Nachklausur folgt im gleichen Prüfungszeitraum. Zulassungsberechtigt zur Nachklausur sind i.d.R. nur Wiederholer.