Moses - Lineare Optimierung (ADM II)

Anzeigesprache

Zur Modulseite PDF generieren

Modul / Version:
#20090 / #1

Gültigkeit:
Seit SS 2014

Standard-Anzeigesprache:
Deutsch

Titel des Moduls:
Lineare Optimierung (ADM II)

Leistungspunkte:
10

Modulverantwortliche*r:
Nabben, Reinhard

Benotung:
benotet

Prüfungsform:
Mündliche Prüfung

Zugehörigkeit

Fakultät:
Fakultät II

Institut:
Keine Angabe

Fachgebiet:
Keine Angabe

Prüfungsausschuss:
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat:
Keine Angabe

Ansprechpartner*in:
Keine Angabe

E-Mail-Adresse:
reinhard.nabben@tu-berlin.de

Webseite:
Keine Angabe

Lernergebnisse

In der Veranstaltung sollen algorithmische und strukturelle Grundlagen linearer und linear ganzzahliger Optimierungsprobleme vermittelt werden. Dazu gehort insbesondere das Simplexverfahren, seine algebraische und geometrische Interpretation und Theorie und Praxis der Losung ganzzahliger Optimie- rungsprobleme Fachkompetenz: 55% Methodenkompetenz: 30% Systemkompetenz: 10% Sozialkompetenz: 5%

Lehrinhalte

Lineare Programme: Struktur, Modellierung, Transformation auf Standardform, Basen, primale und duale Zuläassigkeit Simplex-Verfahren, Grundversion/Tableaux und revidierter Simplex-Algorithmus Pivotregeln, exponentielle Beispiele Polyedertheorie, geometrische Interpretation des Simplex-Verfahrens Dualitatstheorie, komplementarer Schlupf, Primal-duale Algorithmen mit Anwendungen bei Graphen und Netzwerken Anwendungen: Netzwerk-Probleme, Planungsprozesse, okonomische Interpretation (Schattenpreise) Polynomiale Verfahren: Ellipsoid-Methode, innere-Punkte-Verfahren Ganzzahlige lineare Optimierung: Branch und Bound, Lagrange Relaxation, Schnittebenenverfahren

Modulbestandteile

Pflichtteil:

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS
Diskrete Optimierung (ADM II)	VL	3236 L 236	SoSe	Deutsch	4
Diskrete Optimierung (ADM II)	TUT		SoSe	Deutsch	2
Diskrete Optimierung (ADM II)	UE		SoSe	Deutsch	2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Diskrete Optimierung (ADM II) (VL):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	4.0h	60.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	4.0h	60.0h
			120.0h(~4 LP)

Diskrete Optimierung (ADM II) (TUT):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	2.0h	30.0h
			60.0h(~2 LP)

Diskrete Optimierung (ADM II) (UE):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	2.0h	30.0h
			60.0h(~2 LP)

Lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand:

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Prüfungsvorbereitung	1.0	60.0h	60.0h
			60.0h(~2 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 300.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 10 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Vorlesungen, Übungen, Programmierubungen, Übungen in Kleingrupen

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Analysis, Lineare Algebra, Kenntnisse in einer hoheren Programmiersprache

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

benotet

Prüfungsform

Mündliche Prüfung

Sprache

Deutsch

Dauer/Umfang

Keine Angabe

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Werden in der Vorlesung angegeben.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

	Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Sonstiges

Keine Angabe