Lecture: Grundlagen der nichtlinearen und kombinatorischen Optimierung (Optimierung II) - Details

Lecture: Grundlagen der nichtlinearen und kombinatorischen Optimierung (Optimierung II) - Details

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General information

Course name Lecture: Grundlagen der nichtlinearen und kombinatorischen Optimierung (Optimierung II)
Course number MTH-1200, MTH-7940, MTH-1430, MT
Semester WS 2021/22
Current number of participants 53
Home institute Diskrete Mathematik, Optimierung und Operations Research
participating institutes Institut für Mathematik
Courses type Lecture in category Teaching
First date Tuesday, 19.10.2021 10:15 - 11:45, Room: (T-1001)
Participants Bachelor Wirtschaftsmathematik
Bachelor Mathematik
Lehramt Gymnasium mit Schwerpunkt Mathematik
Pre-requisites Grundvorlesungen zur Analysis und Lineare Algebra,
Einführung in die Optimierung (Optimierung I)
Performance record Dreistündige Klausur
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Yes
Hauptunterrichtssprache deutsch
ECTS points 9

Rooms and times

(T-1001)
Tuesday: 10:15 - 11:45, weekly (15x)
Wednesday: 10:15 - 11:45, weekly (12x)
Thursday: 10:15 - 11:45, weekly (14x)
Wednesday, 06.04.2022 09:00 - 12:00
(L-2004)
Wednesday: 10:15 - 11:45, weekly (1x)
(T-2001)
Wednesday: 10:15 - 11:45, weekly (1x)
(L-1010)
Wednesday: 14:15 - 15:45, weekly (14x)
Thursday: 14:15 - 15:45, weekly (13x)
(L-1007)
Monday, 20.12.2021 10:15 - 11:45
(T-1001/T-1004)
Friday, 25.02.2022 14:00 - 17:00
(L-1005)
Tuesday, 01.03.2022 10:15 - 11:45

Comment/Description

Hierbei handelt es sich um die Fortsetzung der Vorlesung Einführung in die Optimierung (Optimierung I) aus dem Sommersemester. Die Vorlesung Grundlagen der nichtlinearen und kombinatorischen Optimierung (Optimierung II) besteht aus zwei Teilen.

• Einen Schwerpunkt bilden die Grundlagen der sog. Nichtlinearen Optimierung. Dabei geht es hauptsächlich um die Behandlung von Optimalitätskriterien für nichtnotwendigerweise lineare Optimierungsprobleme. Diese Betrachtung wird durch einen kurzen Überblick über algorithmische Methoden zur Lösung von nicht-restringierten und restringierten Optimierungsproblemen abgerundet.

• Der zweite Schwerpunkt umfasst eine Einführung in die Algorithmische Graphentheorie, mit dem Ziel der Behandlung grundlegender Problemstellung wie das Auffinden kürzester Wege, minimal aufspannender Bäume, sowie wertmaximaler und kostenminimaler Güterflüsse.