Veranstaltung
Nichtlineare Optimierung I [WS202550111]
Dozent/en
Einrichtung
- Kontinuierliche Optimierung
Bestandteil von
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I | Wirtschaftsingenieurwesen (M.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I | Wirtschaftsingenieurwesen (B.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I und II | Wirtschaftsingenieurwesen (M.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I und II | Wirtschaftsingenieurwesen (B.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I | Technische Volkswirtschaftslehre (M.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I | Technische Volkswirtschaftslehre (B.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I und II | Technische Volkswirtschaftslehre (M.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I und II | Technische Volkswirtschaftslehre (B.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I | Wirtschaftsinformatik (M.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I | Wirtschaftsinformatik (B.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I und II | Wirtschaftsinformatik (M.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I und II | Wirtschaftsinformatik (B.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I | Informationswirtschaft (B.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I | Informationswirtschaft (M.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I und II | Informationswirtschaft (B.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I und II | Informationswirtschaft (M.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I | Wirtschaftsmathematik (M.Sc.)
- Teilleistung Nichtlineare Optimierung I und II | Wirtschaftsmathematik (M.Sc.)
Literatur
O. Stein, Grundzüge der Nichtlinearen Optimierung, SpringerSpektrum, 2018
Weiterführende Literatur:
- W. Alt, Nichtlineare Optimierung, Vieweg, 2002
- M.S. Bazaraa, H.D. Sherali, C.M. Shetty, Nonlinear Programming, Wiley, 1993
- O. Güler, Foundations of Optimization, Springer, 2010
- H.Th. Jongen, K. Meer, E. Triesch, Optimization Theory, Kluwer, 2004
- J. Nocedal, S. Wright, Numerical Optimization, Springer, 2000
Veranstaltungstermine
- 04.11.2020 10:00 - 11:30
- 06.11.2020 10:00 - 11:30
- 11.11.2020 10:00 - 11:30
- 13.11.2020 10:00 - 11:30
- 18.11.2020 10:00 - 11:30
- 20.11.2020 10:00 - 11:30
- 25.11.2020 10:00 - 11:30
- 27.11.2020 10:00 - 11:30
- 02.12.2020 10:00 - 11:30
- 04.12.2020 10:00 - 11:30
- 09.12.2020 10:00 - 11:30
- 11.12.2020 10:00 - 11:30
- 16.12.2020 10:00 - 11:30
- 18.12.2020 10:00 - 11:30
- 23.12.2020 10:00 - 11:30
- 08.01.2021 10:00 - 11:30
- 13.01.2021 10:00 - 11:30
- 15.01.2021 10:00 - 11:30
- 20.01.2021 10:00 - 11:30
- 22.01.2021 10:00 - 11:30
- 27.01.2021 10:00 - 11:30
- 29.01.2021 10:00 - 11:30
- 03.02.2021 10:00 - 11:30
- 05.02.2021 10:00 - 11:30
- 10.02.2021 10:00 - 11:30
- 12.02.2021 10:00 - 11:30
- 17.02.2021 10:00 - 11:30
- 19.02.2021 10:00 - 11:30
Anmerkung
Die Vorlesung behandelt die Minimierung glatter nichtlinearer Funktionen ohne Nebenbedingungen. Für solche Probleme, die in Wirtschafts-, Ingenieur- und Naturwissenschaften sehr häufig auftreten, werden Optimalitätsbedingungen hergeleitet und darauf basierende Lösungsalgorithmen entwickelt. Die Vorlesung ist wie folgt aufgebaut:
- Einführende Beispiele und Terminologie
- Lösbarkeit
- Optimalitätsbedingungen erster und zweiter Ordnung
- Algorithmen (Schrittweitensteuerung, Gradientenverfahren, Variable-Metrik-Verfahren, Newton-Verfahren, Quasi-Newton-Verfahren, CG-Verfahren, Trust-Region-Verfahren)
Die zur Vorlesung angebotene Übung bietet unter anderem Gelegenheit, einige Verfahren zu implementieren und an praxisnahen Beispielen zu testen.
Anmerkung:
Die Behandlung von Optimierungsproblemen mit Nebenbedingungen bildet den Inhalt der Vorlesung "Nichtlineare Optimierung II". Die Vorlesungen "Nichtlineare Optimierung I" und "Nichtlineare Optimierung II" werden nacheinander im selben Semester gelesen.
Lernziele:
Der/die Studierende
- kennt und versteht die Grundlagen der unrestringierten nichtlinearen Optimierung,
- ist in der Lage, moderne Techniken der unrestringierten nichtlinearen Optimierung in der Praxis auszuwählen, zu gestalten und einzusetzen.