Prozessoptimierung 1 - 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 Prozessoptimierung 1 im Studiengang Master Wirtschaftsingenieurwesen 2011 (ABT)
Modulnummer	1469
Prüfungsnummer	2200024
Fakultät	Fakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer	2212 (Prozessoptimierung)
Modulverantwortliche(r)	Prof. Dr. Pu Li
Turnus	Sommersemester
Sprache	Deutsch
Leistungspunkte	3
Präsenzstudium (h)	34
Selbststudium (h)	56
Verpflichtung	Pflichtmodul
Abschluss	mündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten
Details zum Abschluss
Link zum Moodle-Kurs
Lehrende
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl	30
Vorkenntnisse	Grundlagen der Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Regelungs- und Systemtechnik
Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen	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.
Inhalt	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.
Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form	Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb https://www.tu-ilmenau.de/prozessoptimierung/lehre/vorlesungen-seminare-und-praktika/sommersemester / Link zum Moodle-Kurs: https://moodle2.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=2536
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 K. L. Teo, C. J. Goh, K. H. Wong. 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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