Technische Universität Ilmenau

Systems Optimization - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.

Modulinformationen zu Systems Optimization im Studiengang Master Biomedical Engineering by Research 2025
Modulnummer200008
Prüfungsnummer2200638
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2212 (Prozessoptimierung)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Pu Li
TurnusWintersemester
SpracheEnglisch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)45
Selbststudium (h)105
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussmündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten
Details zum Abschluss
Link zum Moodle-Kurs
LehrendeDr. Geletu, Abebe
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

Fundamentals of Mathematics and Control Engineering

Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

 

The students know and can explain

  • fundamentals, problem formulation, and classification of optimization methods
  • methods and tools for optimization
  • different problem formulations and mathematical derivation of optimization methods
  • applications in industrial processes
The students have learned the theory, models, methods, and algorithms of the corresponding subjects in the lectures. In the exercises, they had been activated to solve example tasks.
Inhalt

 

Linear Optimization:

Theory of linear programming, degree of freedom, feasible region, graphical description/solution, Simplex method, mixing problem, optimal production planning

Nonlinear Optimization:
Convexity analysis, problems without uand with constraints, optimality condition, the gradient-, Newton-, Quasi-Newton-methods, KKT conditions, sequential quadratic programming (SQP) methods, active-set method, approximation of the Hessian matrix, application in optimal design of industrial processes.

Mixed-Integer Optimization :
Mixed-Integer Linear Programming (MILP), Branch-and-Bound method, optimization software GAMS, application in optimal design of industrial processes.

Dynamic Optimization:

Discretization in time, Euler method, orthogonal collocation, solution of the problem with SQP

Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form

Video on Demand, Moodle-Kurs, Webex-Veranstaltungen, Folien, Skripte

Literatur

 

U. Hoffmann, H. Hofmann: Einführung in die Optimierung, Verlag Chemie, Weinheim, 1982

T. F. Edgar, D. M. Himmelblau: Optimization of Chemical Processes, McGraw-Hill, New York, 1989

Teo, K. L., Goh, C. J., Wong, K. H: A Unified Computational Approach to Optimal Control Problems. John Wiley & Sons, New York, 1991

C. A. Floudas: Nonlinear and Mixed-Integer Optimization, Oxford University Press, 1995

L. T. Biegler, I. E. Grossmann, A. W. Westerberg: Systematic Methods of Chemical Process Design. Prentice Hall, New Jersey, 1997

M. Papageorgiou: Optimierung, Oldenbourg Verlag, München, 2006

J. Nocedal, S. J. Wright: Numerical Optimization, Springer-Verlag, 1999

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