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Dieser Eintrag ist aus dem Wintersemester 2021/22 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
Das Modul 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. Wirtschaftsmathematik muss das Modul im Studienbereich Grundlagen der Mathematik absolviert werden.
Das Modul kann auch in anderen Studiengängen absolviert werden (Exportmodul).
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 2021/22 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:
- WiSe 2016/17 (kein Äquivalent)
 - SoSe 2018
 - WiSe 2018/19
 - WiSe 2019/20
 - WiSe 2020/21
 - SoSe 2021
 - WiSe 2021/22
 - WiSe 2022/23
 - WiSe 2023/24 (kein Äquivalent)
 - WiSe 2025/26 (kein Äquivalent)
 
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.