Module

Voraussetzungen

Inhalte

Grundaufgaben der linearen Optimierung, Primales Simplexverfahren, Dualitätstheorie, Duales Simplexverfahren, Revidiertes Simplexverfahren, Sensitivitätsanalyse, Spieltheorie, Geometrie und Polyedertheorie, Innere-Punkte-Verfahren und Ellipsoidmethode, Spaltengenerierungsverfahren, Robuste und Stochastische Optimierung

Lernziele

Nach erfolgreichem Besuch des Moduls kennen die Studierenden die grundlegenden Konzepte (Definitionen, Sätzen und Beweisen) im Bereich der linearen Optimierung. Sie sind befähigt zur Formalisierung eines angewandten Optimierungsproblems und dessen Lösung mit mathematischen Mitteln.

Prüfungsleistung

• 4 Zwischentests zu je 30 Minuten, geschrieben während der Vorlesungszeit. Die besten 3 zählen zu je 1/3 für die Endnote.

Bemerkungen

• Studiengang Mathematik B.Sc.: Pflichtmodul im Komplex „Grundlagen“ • Studiengang Wirtschaftsmathematik B.Sc.: Pflichtmodul im Komplex „Grundlagen“ • Studiengang Informatik B.Sc.: Wahlpflichtmodul in „Praktische Mathematik" oder im Anwendungsfach „Mathematik“ • Studiengang Informatik M.Sc.: Wahlpflichtmodul in „Mathematik" oder im Anwendungsfach „Mathematik“ • Studiengang Künstliche Intelligenz B.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Mathematik“ • Studiengang Künstliche Intelligenz Technologie B.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Mathematik“ • Studiengang Physik B.Sc.: Wahlpflichtmodul im Nebenfach „Mathematik“