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Einführung in die Robuste Optimierung (RobOptnv)5 ECTS (englische Bezeichnung: Introduction to Robust Optimisation)
(Prüfungsordnungsmodul: Robuste Optimierung)
Modulverantwortliche/r: Frauke Liers Lehrende:
Frauke Liers, Martin Schmidt
Startsemester: |
SS 2017 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
jährlich (SS) |
Präsenzzeit: |
45 Std. | Eigenstudium: |
105 Std. | Sprache: |
Deutsch |
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.
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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)
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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 24.04.17 - 22.06.17)
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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:
Kombinatorische Optimierung (WS 2016/2017)
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:
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:
- Wirtschaftsmathematik (Bachelor of Science)
(Po-Vers. 2015w | NatFak | Wirtschaftsmathematik (Bachelor of Science) | Wahlmodule Mathematik | Robuste Optimierung)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "Informatik (Master of Science)", "Mathematik (Bachelor of Science)", "Mathematik (Master of Science)", "Technomathematik (Bachelor of Science)", "Technomathematik (Master of Science)", "Wirtschaftsmathematik (Master of Science)" verwendbar. Details
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 2017, 1. Wdh.: SS 2017
Übungsleistung: Robuste Optimierung (nicht vertieft) (Prüfungsnummer: 51752)
- Studienleistung, Übungsleistung, unbenotet, 2 ECTS
- weitere Erläuterungen:
erfolgreiche Bearbeitung wöchentlicher Hausaufgaben
- Erstablegung: SS 2017
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