Dynamische Entscheidungsmodelle
Dynamic Decision Models
8 LPunregelmäßigDEwird nicht mehr angeboten
Voraussetzungen
Empfohlen, im Wortlaut
Kenntnis des Stoffes der Module • 11312: Optimierung I • 11217: Wahrscheinlichkeitstheorie
Inhalte
Einführende Beispiele, diskrete dynamische Modelle, Bellmansche Optimalitätsgleichungen, Stochastische (Markovsche) Entscheidungsmodelle, stationäre Modelle, Optimalitätskriterien, Wertiteration, Entscheidungsiteration und lineare Optimierung als Lösungsmethoden, Anwendung auf Lagerhaltungs- und Ersatzprobleme, Verallgemeinerungen.
Lernziele
Die Studierenden sollen • Kenntnisse aus früheren Modulen zur Stochastik und Optimierung an speziellen Fragestellungen vertiefen • grundlegende Kenntnisse und Fertigkeiten zur Modellierung und Behandlung dynamischer Entscheidungsprobleme in diskreter Zeit erwerben • dadurch an speziellen Beispielen weitere allgemeine Erfahrungen in der mathematischen Modellierung gewinnen • am Beispiel von Themen zu dynamischen Entscheidungsmodellen Erfahrungen im selbstständigen wissenschaftlichen Arbeiten gewinnen.
Prüfungsleistung
• Klausur, 90 min. ODER • mündliche Prüfung, 60 min. (bei geringer Teilnehmerzahl) In der ersten Lehrveranstaltung wird bekanntgegeben, ob die Prüfungsleistung in schriftlicher oder mündlicher Form zu erbringen ist.
Literatur (3)
- Bellman, R.: Dynamic Programming, Princeton University Press, 1957
- Dreyfus, E.: Dynamic Programming and the Calulus of Variations, Academic Press, 1965
- Girlich/Köchel/Küenle: Steuerung dynamischer Systeme, Fachbuchverlag Leipzig, 1990 (oder Birkhäuser 1990)
Bemerkungen
• Studiengang Angewandte Mathematik M. Sc.: Dieses Modul gehört zum Modulkomplex „Mathematik-Spezialisierung“. • Studiengang Physik M. Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Nebenfach“.
Quelle: Modulbeschreibung der BTU · abgerufen 17.10.2026Original