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Einführung in Operations Research - Lineare Optimierung - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Veranstaltungsnummer 192MAT061100
Veranstaltungskürzel WM.ORLiOp
Semester WiSe 2019/20 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Belegung Diese Veranstaltung ist nicht belegpflichtig!
Hyperlink https://www.opt.uni-wuppertal.de/ag-opt/lehre/ws1819/or1.html
Termine Gruppe: iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mo. 12:00 bis 14:00 woch 14.10.2019 bis 27.01.2020  Gebäude L - HS 13     100
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Do. 12:00 bis 14:00 woch 10.10.2019 bis 30.01.2020  Gebäude G - HS 09     100
Prüfungstermin:
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Mo. 09:00 bis 12:00 Einzel am 10.02.2020 Gebäude K - HS 32     100
Prüfungstermin:
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Mo. 09:00 bis 14:00 Einzel am 10.02.2020 Gebäude D - D.13.15     10
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Mi. 10:00 bis 12:00 Einzel am 19.02.2020 Gebäude G - G.15.20     45
Gruppe :
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Stiglmayr, Michael, Dr. verantwortlich
Sudhoff, Julia begleitend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Prüfungsversion Semester
LA Gymnasium u.Gesamtsch. Mathematik 20031 3 -
Kombi.Bachelor of Arts Mathematik 20141 3 -
Bachelor applied science Mathematik 20121 3 -
Bachelor an Universitäten Wirtschaftsmathematik 20111 3 -
Bachelor of Arts 3.Fach Mathematik 20141 3 -
Bachelor an Universitäten Mathematik 20111 3 -
Bachelor an Universitäten Informationstechnologie 20061 3 -
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Modul
3112 Operations Research LO
2530 Einf Operations Research
3226 Einf. Operations Research
3317 Einf. Operations Research
Zuordnung zu Einrichtungen
Mathematik
Inhalt
Kommentar

Inhalte der Vorlesung:

Einführung: Anwendungsbezug und Modellierung linearer und nichtlinearer Optimierungsprobleme

Lineare Optimierung:
- Optimalität und Basislösungen
- Simplexverfahren
- 2-Phasen Methode
- Dualität und Primal-duales Simplexverfahren
- Grundlagen von Innere Punkte Verfahren

Nichtlineare Optimierung:
- Optimalitätsbedingungen für unrestringierte Probleme
- Optimalitätsbedingungen für restringierte Probleme, KKT Bedingungen
- Abstiegsverfahren

Literatur

Die Vorlesung orientiert sich v.a. am Lehrbuch

H.W. Hamacher and K. Klamroth: "Lineare und Netzwerk-Optimierung / Linear and Network Optimization". Bilingual textbook, Vieweg, 2000.

Bemerkung

Die Vorlesung wird durch eine Klausur abgeschlossen. Die Leistungspunkte erhält, wer die Übungen erfolgreich absolviert und die Klausur bestanden hat.

Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse der Linearen Algebra und Analysis.

Die vorherige Teilnahme an dem Blockkurs "Einführung in die Benutzung der Ausbildungsrechner"

http://www.math.uni-wuppertal.de/de/studium/lehrveranstaltungen/rechnereinfuehrung.html

ist Voraussetzung für die Teilnahme an den Übungen.

Programmierkenntnisse in MATLAB sind von Vorteil, können aber auch studienbegleitend erworben werden.

 

Zielgruppe

Die Veranstaltung richtet sich an Studierende des Studienganges Ba Wirtschaftsmathematik und Ba Mathematik. Sie ist aber auch geeignet für Studierende im kombinatorischen Bachelor und Applied Science sowie für andere Studiengänge.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2019/20 , Aktuelles Semester: SoSe 2020

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