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Dieser Eintrag ist aus dem Wintersemester 2019/20 und möglicherweise veraltet. Es konnte kein aktuelles Äquivalent gefunden werden.

Lineare Optimierung
(engl. Linear Optimization)

Niveaustufe, Verpflichtungsgrad Aufbaumodul, Pflichtmodul
Lehr- und Lernformen,
Arbeitsaufwand		 Vorlesung (4 SWS), Übung (2 SWS),
270 Stunden (90 Std. Präsenzzeit, 180 Std. Selbststudium)
Leistungspunkte,
Voraussetzungen zum Erwerb		 9 LP
Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben.
Prüfungsleistung: Klausur oder mündliche Prüfung
Sprache,
Benotung		 Deutsch,
Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang B.Sc. Wirtschaftsmathematik.
Dauer des Moduls,
Häufigkeit		 Ein Semester,
Jedes Wintersemester
Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Thomas Surowiec

Inhalt

Grundlagen der Konvex-Geometrie und der Dualtitätstheorie, numerische Methoden wie Simplex-Verfahren, duales Simplexverfahren oder auch Innere-Punkt-Methoden. Aussagen zur Komplexität der Verfahren.


Qualifikationsziele

Die Studierenden sollen

  • die strukturellen Grundlagen linearer Optimierungsprobleme kennen lernen, um die grundlegende Arbeitsweise der Verfahren zu verstehen,
  • die Bedeutung zentraler Begriffe, etwa aus der Dualitätstheorie, für die Diskussion von Optimierungsproblemen erkennen,
  • lernen, problemangepasste Verfahren auszuwählen,
  • das Basiswissen für aufbauende Module zu allgemeinen Optimierungsproblemen erwerben,
  • mathematische Arbeitsweisen einüben (Entwickeln von mathematischer Intuition und deren formaler Begründung, Schulung des Abstraktionsvermögens, Beweisführung),
  • in den Übungen ihre mündliche Kommunikationsfähigkeit durch Einüben der freien Rede vor einem Publikum und bei der Diskussion verbessern.

Voraussetzungen

Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen, die in den Basismodulen Lineare Algebra I und Analysis I bzw. Grundlagen der linearen Algebra und Grundlagen der Analysis vermittelt werden.


Verwendbarkeit

Importmodul aus dem B.Sc. Wirtschaftsmathematik.

Es kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen

  • B.Sc. Data Science
  • B.Sc. Informatik
  • B.Sc. Mathematik
  • B.Sc. Wirtschaftsinformatik
  • B.Sc. Wirtschaftsmathematik
  • M.Sc. Informatik
  • M.Sc. Mathematik
  • M.Sc. Wirtschaftsmathematik
  • LAaG Mathematik

Im Studiengang B.Sc. Data Science muss das Modul im Studienbereich Mathematik Aufbaumodule absolviert werden.


Literatur

  • Nocedal, J., Wright, S.: Numerical Optimization, Springer, 1999;
  • Borgwardt, K.K.: Optimierung, Operations Research und Spieltheorie, Birkhäuser, Basel, 2001.



Bitte beachten Sie:

Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2019/20 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:

Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.

Die Angaben im Online-Modulhandbuch wurden automatisch erstellt. Rechtsverbindlich sind die Angaben der Prüfungsordnung. Wenn Ihnen Unstimmigkeiten oder Fehler auffallen, sind wir für Hinweise dankbar.