TU BRAUNSCHWEIG
| Carl-Friedrich-Gauß-Fakultät | Informatik
Informatikzentrum

Mathematische Methoden der Algorithmik

Semester Wintersemester 2017/2018 [ Andere Semester: · Winter 16/17 · Winter 15/16 · Winter 14/15 · Winter 13/14 · Winter 12/13 · Winter 11/12 · Winter 10/11 · Winter 09/10 · Winter 08/09 ]
Modulnr. INF-ALG-03
Veranst.Nr. INF-ALG-003, INF-ALG-004
Studieng. Master Informatik, Master Informations-Systemtechnik, Master Wirtschaftsinformatik
IBR Gruppe(n) ALG (Prof. Fekete)
Art Vorlesung/Übung
Dozent
Photo Prof. Dr. Sándor P. Fekete
Abteilungsleiter
s.fekete[[at]]tu-bs.de
+49 531 3913111
Raum 335
Assistent
Photo Dominik Krupke
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
krupke[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
+49 531 3913116
Raum 315
LP 5
SWS 2+1+1
Ort & Zeit Vorlesung: Dienstag, 15:00 - 16:30, SN 19.3,
Große Übung: Montag, 15:00 - 16:30, 14-täglich, SN 19.3
Kleine Übung: Dienstag, 9:45 - 11:15, 14-täglich, IZ161
Beginn Voraussichtliche Starttermine:
Erste Vorlesung: 24. Okt.
Erste große Übung: TBA
Erste kleine Übung: TBA
Voraussetzungen keine
Scheinerwerb

Studienleistung: Erfolgreiche Bearbeitung von mindestens 50 Prozent der Hausaufgaben.

Prüfungsleistung: TBA

Inhalt

Thema ist lineare und ganzzahlige Optimierung. Die Studierenden erlernen, gegebene Probleme als solche Programme zu formulieren und zu lösen, sowie die theoretischen Aspekte dahinter:

  1. Lineare Optimierung
  2. Simplexalgorithmus
  3. Dualität
  4. Ganzzahlige Optimierung
Literatur/Links
  1. B. Korte and J. Vygen: Combinatorial Optimization: Theory and Algorithms, Algorithms and Combinatorics, Springer, 2005 (kv-cota-05, BibTeX)
  2. A. Schrijver: Theory of Linear and Integer Programming, Wiley-Interscience Series in Discrete Mathematics and Optimization, John Wiley & Sons, 1998 (s-tlip-98, BibTeX)
  3. V. Chvátal: Linear Programming, Series of Books in the Mathematical Sciences, W.H. Freeman, 1983 (c-lp-83, BibTeX)
  4. Ein Skript aus dem Wintersemester 2008/09

Aktuelles

  • Dieser Kurs startet mit der ersten Vorlesung am 24. Oktober.
  • The mailinglist has been reseted on 12. October. If you have subscribed before, please recheck if you really are on this list.

Hausaufgaben

Übung

Mailingliste

Es gibt eine Mailingliste zu dieser Vorlesung, in die sich Teilnehmer bitte eintragen. Bei Problemen bitte an Dominik Krupke wenden.

Hinweise zu LP-Lösern

Im Laufe des Kurses werden einige Aufgaben zu CPLEX gestellt. Jedoch kann man diese Aufgaben mit jedem oben genannten LP-Löser bearbeiten. Ein kurzer Einsteiger-Guide ist das CPLEX1x1. Ein guter Startpunkt ist dieses Beispiel. Die offizielle Dokumentation findet ihr hier. Darüber hinaus gibt es eine kurze Einführung in ZIMPL, SoPlex und SCIP.

IBM ILOG CPLEX (cplex) ist kommerziell, die SCIP Optimization Suite (scip, soplex, zimpl) ist freie Software und kann kostenfrei auf diversen Betriebssystemen installiert werden. Insbesondere ist dort das ZIMPL User Guide verfügbar.

Um nur mal schnell in LP- und IP-Solver reinzuschnuppern muss man nicht gleich ein komplexes Program installieren. Es gibt auch einen Javascript Port des GLPK. Dieser wird aber nicht annährend die Leistungsfähigkeit von richtigen Solvern haben.


aktualisiert am 17.10.2017, 10:44 von Dominik Krupke
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