Technische Universität Ilmenau

Stochastische Optimierung - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu unseren Studiengängen. Rechtlich verbindliche Angaben zum Verlauf des Studiums entnehmen Sie bitte dem jeweiligen Studienplan (Anlage zur Studienordnung). Bitte beachten Sie diesen rechtlichen Hinweis. Angaben zum Raum und Zeitpunkt der einzelnen Lehrveranstaltungen entnehmen Sie bitte dem aktuellen Vorlesungsverzeichnis.

Fachinformationen zu Stochastische Optimierung im Studiengang Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 (WM)
Fachnummer5807
Prüfungsnummer2400181
FakultätFakultät für Mathematik und Naturwissenschaften
Fachgebietsnummer 2412 (Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik)
Fachverantwortliche(r)Prof. Dr. Thomas Hotz
TurnusWintersemester
SpracheDeutsch und Englisch
Leistungspunkte4
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)86
VerpflichtungWahlpflicht
Abschlusskeiner
Details zum Abschluss
max. Teilnehmerzahl
VorkenntnisseMaßtheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastische Prozesse
LernergebnisseDie 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
MedienformenTafel, 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:

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