Technische Universität Ilmenau

Stochastische Optimierung - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln 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.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Stochastische Optimierung im Studiengang Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 (AM)
Modulnummer5807
Prüfungsnummer2400181
FakultätFakultät für Mathematik und Naturwissenschaften
Fachgebietsnummer 2412 (Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Thomas Hotz
TurnusWintersemester
SpracheDeutsch und Englisch
Leistungspunkte4
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)86
VerpflichtungWahlmodul
Abschlusskeiner
Details zum Abschluss
Alternative Abschlussform aufgrund verordneter Corona-Maßnahmen inkl. technischer Voraussetzungen

Abschlussleistung in Distanz entsprechend §6a PStO-AB

Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
VorkenntnisseMaßtheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastische Prozesse
Lernergebnisse und erworbene KompetenzenDie Studierenden besitzen einen Überblick über die Grundmodelle der stochastischen Optimierung. Sie sind in der Lage, einfache praktische Aufgaben so durch einstufige oder mehrstufige stochastische Optimierungsmodelle zu beschreiben, dass eine (näherungsweise) Lösung mit kommerzieller Optimierungssoftware möglich wird. Darüber hinaus verfügen die Studierenden über das mathematische Hanswerkszeug, um die Qualität der ermittelten Lösungen durch Stabilitätsbetrachtungen in stochastischen Modellen zu beurteilen.
Sie kennen wichtige Herangehensweisen der "stochastischen Optimierung" zur Lösung von deterministischen Optimierungsproblemen.
InhaltGrundmodelle der stochastischen Optimierung; Wahrscheinlichkeitstheorie in vollständigen separablen metrischen Räumen; Konvergenzbegriffe; Konvergenz von stochastischen Prozessen und zufälligen Mengen, Anwendungen;
Übersicht über Verfahren zur Lösung von deterministischen Optimierungsaufgaben, die Methoden aus der Stochastik nutzen
Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer FormTafel, Folie, Skript
LiteraturA. Ruszczynski, A. Shapiro (Hrsg.): Stochastic Programming. Elsevier 2003.
A. Prekopa: Stochastic Programming. Kluwer 1995.
R. Dudley: Real Analysis and Probability. Cambridge Studies in Advanced Mathematics ,2002.
D. Pollard: Convergence of Stochastic Processes. Springer 1984.
Lehrevaluation

Pflichtevaluation:

Freiwillige Evaluation:

Hospitation: