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Operations Research II: Diskrete Optimierung - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Veranstaltungsnummer 201MAT061200
Veranstaltungskürzel ORDisOpt
Semester SoSe 2020 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 60 Max. Teilnehmer/-innen 60
Belegung Diese Veranstaltung ist nicht belegpflichtig!
Weitere Links Vorlesungswebseite
Termine Gruppe: iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mi. 10:00 bis 12:00 woch 08.04.2020 bis 15.07.2020  Gebäude BZ/Bibliothek - HS 03     60
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Fr. 10:00 bis 12:00 woch 10.04.2020 bis 17.07.2020  Gebäude BZ/Bibliothek - HS 03     60
Gruppe :
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Stiglmayr, Michael, Dr. verantwortlich
Bauß, Julius Connor begleitend
Sudhoff, Julia begleitend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Prüfungsversion Semester
LA Gymnasium u.Gesamtsch. Mathematik 20031 4 -
Kombi.Bachelor of Arts Mathematik 20141 4 -
Bachelor applied science Mathematik 20121 4 -
Bachelor an Universitäten Wirtschaftsmathematik 20111 4 -
Bachelor an Universitäten Mathematik 20091 4 -
Bachelor an Universitäten Wirtschaftsmathematik 20091 4 -
Bachelor an Universitäten Informationstechnologie 20111 4 -
Kombi.Bachelor of Arts Mathematik 20101 4 -
Kombi.Bachelor of Arts Mathematik 20071 4 -
Bachelor applied science Mathematik 20071 4 -
Bachelor an Universitäten Wirtschaftsmathematik 20061 4 -
Bachelor an Universitäten Mathematik 20061 4 -
Bachelor an Universitäten Mathematik 20111 4 -
Bachelor an Universitäten Informationstechnologie 20061 4 -
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Modul
3252 Operations Research
2947 Optimierung II
163 Optimierung II
3933 Wf OR: Diskrete Optimieru
3933 Wf OR: Diskrete Optimieru
10270 Operations Research
3239 Wf Operations Research
Zuordnung zu Einrichtungen
Mathematik
Inhalt
Kurzkommentar

Aufgrund der aktuellen Lage der Corona-Epidemie wird der Beginn aller Präsenzveranstaltungen an der BUW um mindestens zwei Wochen verschoben. Um den Lehrbetrieb digital aufrecht zuerhalten melden Sie sich bitte so bald wie möglich im Moodlekurs der Veranstaltung an: https://moodle.uni-wuppertal.de/course/view.php?id=19579
Das Passwort für die Selbsteinschreibung ist: netzwerk2020

Auf diesem Weg werden wir digitale Lehr- und Lernangebote zu Verfügung stellen. Sollten Sie weitere Fragen haben, posten Sie ihre Frage im Forum des Moodlekurses oder schreiben Sie mir eine E-Mail.

Bleiben Sie gesund.

Mit freundlichen Grüßen
Michael Stiglmayr

 

Kommentar

Grundlagen der ganzzahligen Optimierung und der Netzwerkoptimierung.

Inhalt:

  • Netzwerkoptimierung:
    • Motivation und Anwendungen
    • Grundlagen Graphen und Netzwerke
    • kürzeste Wege
    • Netzwerkflussprobleme
    • Assignments und Matchings
    • TSP
  • Ganzzahlige Optimierung:
    • Motivation und Anwendungen
    • Cutting Planes
    • Branch and Bound
    • Lagrange-Relaxierung.

Es werden sowohl theoretische Hintergründe  als auch Algorithmen für die praktische Umsetzung vermittelt. In den Übungen wird auch die Modellierung praktischer Probleme geübt. Weitere Informationen finden Sie auf der Vorlesungswebseite https://www.opt.uni-wuppertal.de/de/ag-opt/lehre/ss19/or2.html

 

Literatur
  • Ahuja, R.K., Magnanti, T.L. and Orlin, J.B.: "Network Flows". Prentice Hall, 1993.
  • Hamacher, H.W. and Klamroth, K.: "Lineare und Netzwerk-Optimierung / Linear and Network Optimization". Bilingual textbook, Vieweg, 2000.
  • Nemhauser, G.L. and Wolsey, L.A.: "Integer and Combinatorial Optimization". Wiley, 1988.
  • Wolsey, L.A.: "Integer Programming". Wiley, 1998.
Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse der Linearen Algebra und Analysis.

Die begleitend angebotenen Rechnerübungen sind ein wichtiger Bestandteil der Vorlesung und für ein wirkliches Verständnis derAlgorithmen unerlässlich. Grundlegende Programmierkenntnisse sind dabei von Vorteil, können aber auch studienbegleitend erworben werden. Beachten Sie bitte, dass ein Besuch der Veranstaltung "Einführung in die Benutzung der Ausbildungsrechner" notwendig ist, um an den Rechnerübungen teilnehmen zu können.

 

Zielgruppe

Die Veranstaltung richtet sich an Studierende des Studienganges BA Wirtschaftsmathematik und BA Mathematik. Sie ist aber auch geeignet für Studierende im Kombi BA sowie aus den IT-Studiengängen.


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 10 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2020 gefunden:

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