Steady-state Optimization - Interactive curriculae of TU Ilmenau

The interactive curriculae provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.

Please refer to the respective study and examination rules and regulations for the legally binding curricula (Annex Curriculum).

You can find all details on planned lectures and classes in the course catalogue.

Please note that this page is no longer updated. All modules and study plans from PO version 2021 onwards (Bachelor and Master study programs) are now available on the Campus Portal.

module properties Steady-state Optimization in degree program Master Research in Computer & Systems Engineering 2009 ATTENTION: not offered anymore
module number	8194
examination number	2200297
department	Department of Computer Science and Automation
ID of group	2212 (Simulation and Optimal Processes)
module leader	Prof. Dr. Pu Li
term	summer term only
language	Englisch
credit points	5
on-campus program (h)	22
self-study (h)	128
obligation	elective module
exam	oral examination performance, 30 minutes
details of the certificate
link to Moodle course
teacher
signup details for alternative examinations
maximum number of participants	30
previous knowledge and experience	Grundlagen der Mathematik, Physik, Elektrotechnik; Control Engineering
learning outcome	Die Studierenden können die Grundlagen, Problemstellungen und Methoden der statischen Prozessoptimierung klassifizieren, Methoden und Werkzeuge anwenden, unterschiedliche Problemstellungen und mathematische Herleitungen analysieren und generieren sowie Anwendungsfälle für industrielle Prozesse analysieren, entwickeln und bewerten.
content	Optimierung des Designs und des Betriebs industrieller Prozesse • Lineare und Nichtlineare Programmierung • Mixed-Integer Optimierung • Anwendung von Optimierwerkzeugen (GAMS) am Rechner • Praktische Anwendungsbeispiele Lineare Programmierung: Theorie der linearen Programmierung, Freiheitsgrad, zulässiger Bereich, graphische Darstellung/Lösung, Simplexmethode, Dualität, Mischungsproblem, optimale Produktionsplanung. Nichtlineare Optimierung: Konvexitätsanalyse, Probleme ohne und mit Nebenbedingungen, Optimalitätsbedingungen, Methode des goldenen Schnitts, das Gradienten-, Newton-, Quasi-Newton-Verfahren, Probleme mit Nebenbedingungen, Kuhn-Tucker-Bedingungen, SQP-Verfahren (Sequentiell Quadratische Programmierung), Active-Set-Methode, Approximation der Hesse-Matrix, Anwendung in der optimalen Auslegung industrieller Prozesse. Mixed-Integer Nichtlineare Programmierung (MINLP): Mixed-Integer Lineare und Nichtlineare Programmierung (MILP, MINLP), Branch-and-Bound-Methode, Master-Problem, Optimierungssoftware GAMS, Anwendung im Design industrieller Prozesse.
media of instruction and technical requirements for education and examination in case of online participation	Präsentation, Tafelanschrieb
literature / references	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 J. Nocedal, S. J. Wright: Numerical Optimization, Springer-Verlag, 1999
evaluation of teaching