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

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

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung: Grundlagen der nichtlinearen und kombinatorischen Optimierung (Optimierung II)
Veranstaltungsnummer MTH-1200,-7940,-1430,-1320,-1208
Semester WS 2026/27
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 39
Heimateinrichtung Diskrete Mathematik, Optimierung und Operations Research
Beteiligte Einrichtungen Institut für Mathematik
Veranstaltungstyp Vorlesung in der Kategorie Lehre
Nächster Termin Montag, 12.10.26, 10:00 - 11:30 Uhr L/1005
Teilnehmende Bachelor Wirtschaftsmathematik
Bachelor Mathematik
Lehramt Gymnasium mit Schwerpunkt Mathematik
Voraussetzungen Grundvorlesungen zur Analysis und Lineare Algebra,
Einführung in die Optimierung (Optimierung I)
Leistungsnachweis 90-minütige Klausur
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Ja
Hauptunterrichtssprache deutsch
ECTS-Punkte 9

Räume und Zeiten

L/1005

  • Montag, 10:00 - 11:30, Wöchentlich (ab dem 12.10.26)
  • Dienstag, 10:00 - 11:30, Wöchentlich (ab dem 13.10.26)
  • Dienstag, 14:00 - 15:30, Wöchentlich (ab dem 20.10.26)
  • Mittwoch, 14:00 - 15:30, Wöchentlich (ab dem 21.10.26)

Studienbereiche

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

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.