Angewandte Optimierung - 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 Angewandte Optimierung im Studiengang Master Informatik 2021 | |
|---|---|
| Modulnummer | 200400 |
| Prüfungsnummer | 2400751 |
| Fakultät | Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften |
| Fachgebietsnummer | 2415 (Mathematische Methoden des Operations Research) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Gabriele Eichfelder |
| Turnus | Sommersemester |
| Sprache | Deutsch |
| Leistungspunkte | 5 |
| Präsenzstudium (h) | 45 |
| Selbststudium (h) | 105 |
| Verpflichtung | Wahlmodul |
| Abschluss | mündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten |
| Details zum Abschluss | |
| Link zum Moodle-Kurs | https://moodle.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=2687 |
| Lehrende | |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Vorkenntnisse | Lineare Algebra und Grundlagen der Analysis |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | Die Studierenden erkennen durch Vorlesung und Übung, dass elementare Ergebnisse aus der Linearen Algebra und der Analysis im Bereich der Optimierung Anwendung finden. Darüber hinaus sind sie in die Lage versetzt, die grundlegenden Ideen und Herangehensweisen in der linearen und nichtlinearen Optimierung darzustellen, zu klassifizieren, zu vergleichen und zu erklären. Anhand dieser Erkenntnisse gelingt es den Studierenden in den Übungen weitere theoretische Resultate abzuleiten und vorgegebene konkrete Optimierungsprobleme sowie Probleme aus Anwendungsfragestellungen mathematisch zu modellieren, zu bearbeiten und unter Zuhilfenahme von Software zu lösen. Dabei können sie verschiedene Lösungsstrategien erkennen, analysieren, vergleichen und die erhaltenen Ergebnisse bewerten. Insgesamt sind die Studierenden aufgrund der erworbenen Kompetenzen in die Lage versetzt, in ihrer weiteren akademischen oder beruflichen Laufbahn Optimierungsprobleme zu erkennen, zu modellieren und dies fachfremden Kollegen zu erklären bzw. zu motivieren, sowie schließlich Lösungsstrategien für diese Optimierungsprobleme, gegebenenfalls auch im Team zusammen mit anderen Spezialisten, zu konzipieren und umzusetzen. Sie können dabei Anmerkungen beachten und Kritik würdigen. |
| Inhalt | Anwendungsprobleme und Modellierung, konvexe Mengen, konvexe Funktionen, Lösungsverhalten linearer Ungleichungssysteme, Dualität, Optimalitätskriterien der linearen Optimierung, Lösungsverfahren, Optimalitätsbedingungen der nichtlinearen Optimierung, Überblick zu Verfahren der restriktionsfreien nichtlinearen Optimierung und Ansätze zu Verfahren der restringierten nichtlinearen Optimierung |
| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Tafel, Beamer, Computer |
| Literatur | A. Ben-Tal und A. Nemirovski, Lectures on modern convex optimization (MPS-SIAM Series on Optimization, 2001). M. Gerdts und F. Lempio, Mathematische Optimierungsverfahren des Operations Research (De Gruyter, Berlin, 2011). C. Geiger und C. Kanzow, Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben (Springer, Berlin, 1999). C. Geiger und C. Kanzow, Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben (Springer, Berlin, 2002). F. Jarre und J. Stoer, Optimierung (Springer, Berlin, 2004). R. Reemtsen, Lineare Optimierung (Shaker Verlag, Aachen, 2001). |
| Lehrevaluation | |