Vorlesung: Anordnungs- und Packungsoptimierung - Details

Vorlesung: Anordnungs- und Packungsoptimierung - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung: Anordnungs- und Packungsoptimierung
Veranstaltungsnummer MTH-2480
Semester WS 2018/19
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 4
Heimat-Einrichtung Rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse
beteiligte Einrichtungen Institut für Mathematik
Veranstaltungstyp Vorlesung in der Kategorie Lehre
Erster Termin Montag, 08.10.2018 08:15 - 15:45, Ort: (L1-3008)
Teilnehmende Studierende in den Studiengängen Master Mathematik oder Master Wirtschaftsmathematik
Voraussetzungen - Kenntnisse in Optimierung (etwa im Umfang von Optimierung I und II)
- Kenntnisse im Bereich der kombinatorischen Optimierung sind von Vorteil
Lernorganisation diese Veranstaltung wird als Blockveranstaltung angeboten
Dozentin: Frau Prof. Dr. Anja Fischer
Leistungsnachweis Mündliche Prüfung / Prüfungsdauer: 20 Minuten
Veranstaltung findet online statt / hat Remote-Bestandteile Ja
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise werden in der Vorlesung bekannt gegeben
Sonstiges - Erarbeitung der mathematischen Grundlagen von Packungs- und Anordnungsproblemen
- Entwicklung von Modellierungs- und Problemlösungskompetenzen
- Qualifizierung zur Anwendung in Theorie und Praxis
- Klassifikation von Problemstellungen aus der Praxis
- Befähigung zum selbständigen Erarbeiten weiterführender Fachliteratur
ECTS-Punkte 3

Räume und Zeiten

(L1-3008)
Montag, 08.10.2018 - Freitag, 12.10.2018 08:15 - 15:45

Kommentar/Beschreibung

Exakte Lösungsansätze, Approximationsalgorithmen und Heuristiken für Packungs- und Anordnungsprobleme, Rucksackproblem (Knapsack Problem), Behälterpackungsproblem (Bin Packing Problem), Streifenpackungsproblem (Strip Packing Problem), klassische Anordnungsprobleme: Quadratisches Zuweisungsproblem (Quadratic Assignment Problem), Linear Arrangement Problem, Anordnungsprobleme aus der Fabrikplanung: Blocklayouts, Einzel- und Mehrreihenanordnungen (Single und
Double Row Facility Layout Problem)