Einführung in die Robuste Optimierung (RobOptnv)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Introduction to Robust Optimisation)
(Prüfungsordnungsmodul: Robuste Optimierung)

Lehrveranstaltungen:

• Diese Bachelorveranstaltung ist der erste Teil einer Vorlesung, die durch die Masterveranstaltung "Robuste Optimierung (vertieft)" (mehr Informationen unter Mastervorlesungen) fortgesetzt wird. Sie findet in der ersten Hälfte des Semesters statt. Es können auch beide Teile der Vorlesung besucht werden und für das Bachelorstudium (insgesamt 10 ECTS) angerechnet werden.
  Im Master können bis zu 10% der ECTS-Punkte aus dem Bachelorbereich eingebracht werden. Daher kann die volle VL als 4h-Veranstaltung gehört werden und 10 ECTS in das Masterstudium eingebracht werden, falls nicht schon anderweitig Bachelor-ECTS Punkte eingebracht wurden.

  • Robuste Optimierung (nicht vertieft)
    (Vorlesung mit Übung, 2 SWS, Frauke Liers, Mo, 10:00 - 12:00, Übung 4 / 01.253-128; Di, 14:00 - 16:00, Übung 5 / 01.254-128)
  • Übung zu Robuste Optimierung (nicht vertieft)
    (Übung, 2 SWS, Frauke Liers, Do, 8:30 - 10:00, Übung 1 / 01.250-128; 10:00 - 12:00, Übung 2 / 01.251-128; Erste Semesterhälfte 16.04.18 - 01.06.18)

Empfohlene Voraussetzungen:

Lineare Algebra. Vorteilhaft wären darüber hinaus das Modul Kombinatorische Optimierung oder das Modul Lineare und konvexe Optimierung.

Es wird empfohlen, folgende Module zu absolvieren, bevor dieses Modul belegt wird:

Lineare und Kombinatorische Optimierung (WS 2017/2018)

Inhalt:

Oft sind die Eingabedaten eines mathematischen Optimierungsproblems in der Praxis nicht exakt bekannt. In der robusten Optimierung werden deswegen möglichst gute Lösungen bestimmt, die für alle innerhalb gewisser Toleranzen liegenden Eingabedaten, zulässig sind. Die Vorlesung behandelt die Theorie und Modellierung robuster Optimierungsprobleme, insbesondere die robuste lineare und robuste kombinatorische Optimierung. Darüber hinaus werden anhand von Anwendungsbeispielen aktuelle Konzepte wie z.B. die „wiederherstellbare Robustheit“ gelehrt.

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• erkennen selbstständig Optimierungsprobleme unter Unsicherheit, modellieren die zugehörigen robustifizierten Optimierungsprobleme geeignet und analysieren diese;

• nutzen die passenden Lösungsverfahren und bewerten die erzielten Ergebnisse.

Literatur:

• Vorlesungsskript zu diesem Modul

• Ben-Tal, El Ghaoui, Nemirovski: Robust Optimization. Princeton University Press 2009.

Bemerkung:

• Bachelor Mathematik, Technomathematik oder Wirtschaftsmathematik

• Wahlmodul: Master Mathematik, Technomathematik und Wirtschaftsmathematik

• Kern-/Forschungsmodul Master Wirtschaftsmathematik Studienrichtung „Optimierung und Prozesssteuerrung“

Organisatorisches:

Die Präsentation des Stoffes erfolgt in Vorlesungsform. Die weitere Aneignung der wesentlichen Begriffe und Techniken erfolgt durch wöchentliche Hausaufgaben.

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Wirtschaftsmathematik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2015w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Bachelor of Science) | Wahlmodule Mathematik | Robuste Optimierung)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Klausur: Robuste Optimierung (nicht vertieft) (Prüfungsnummer: 51751)

Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 60, benotet, 3 ECTS

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Erstablegung: SS 2018, 1. Wdh.: SS 2018

1. Prüfer:

Frauke Liers

Termin: 15.07.2019, 10:30 Uhr, Ort: H12

Übungsleistung: Robuste Optimierung (nicht vertieft) (Prüfungsnummer: 51752)

Studienleistung, Übungsleistung, unbenotet, 2 ECTS

weitere Erläuterungen:
erfolgreiche Bearbeitung wöchentlicher Hausaufgaben

Erstablegung: SS 2018

1. Prüfer:

Frauke Liers