Mathematische Methoden der Algorithmik

Studienleistung: Erfolgreiche Bearbeitung von mindestens 50 Prozent der Hausaufgaben.

Prüfungsleistung: Klausur am Donnerstag, den 02. März 2017. 08:30 - 10:30 Uhr in SN23.1.

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

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

• Da meine Zeichenkünste an der Tafel eher semigut sind, findet ihr unten im Übungsabschnitt noch einmal die graphische Lösung zur Optimierungsaufgabe aus der ersten großen Übung.
• Es gab einen Fehler in Aufgabe 3a auf dem ersten Hausaufgabenblatt. Die Ungleichung muss natürlich umgekehrt sein und ist in dem Blatt unten korrigiert.
• Den (vorläufigen) Semesterplan findet ihr hier. Falls es zu Änderungen kommt, werden diese hier angekündigt.
• Der Doodle für die Suche nach einem Termin für die kleine Übung läuft und der Link kam über die Mailingliste. Bitte nehmt daran teil, damit wir schnellstmöglich einen Termin finden.
• Termin für die kleine Übung ist nach Mehrheitsentscheidung im Doodle der Montag von 16:45 bis 18:15 Uhr. Beginn ist am 21.11.2016 im Raum IZ358.
• Nicht in der kleinen Übung abgeholte Hausaufgaben können bei mir im Büro (IZ314) abgeholt werden.
• Die große Übung vom Montag, 05.12.2016, wird aus praktischen Gründen um eine Woche, auf den 12.12.2016, verschoben.
• Die Klausur wird am Donnerstag, 02. März 2017, stattfinden. Raum und Uhrzeit stehen noch nicht fest.
• Die Deadline für die Abgabe der Lösungen zu Hausaufgabenblatt 3 wurde auf Montag, den 19.12.2016 zur üblichen Zeit (13:15 Uhr), verschoben!
• Die große Übung vom Montag, 09.01.2017, wird aus praktischen Gründen um eine Woche, auf den 16.01.2017, verschoben.
• In der Vorlesung am 31.01.2017 werden wir den Stoff des Semesters kurz wiederholen und einige klausurrelevante Themen besprechen. Die große Übung vom Montag, 06.02.2017, muss leider entfallen. Eventuell holen wir diese je nach Interesse kurz vor der Klausur noch nach.
• Studienleistung erfolgreich erbracht (ohne Gewaehr). Angegeben sind jeweils die letzten drei Stellen der Matrikelnummer. (Bewertung erfolgt auf Basis von 280 Punkten)
• Die Klausur findet am Donnerstag, den 02.03.2017 im Raum SN 23.1 statt. Klausurbeginn ist 08:30 Uhr, bitte seid 15 Minuten früher da, damit wir pünktlich beginnen können. Klausurdauer ist 120 Minuten. Mitzubringen sind ein gültiger Studentenausweis, ein gültiger Personalausweis/Reisepass, dokumentenechte Stifte in schwarz oder blau. Weitere Hilfsmittel sind ausdrücklich NICHT erlaubt.
• Klausurergebnisse (ohne Gewaehr). Die Klausureinsicht findet am Montag, den 27.03.2017 zwischen 14:00 und 15:00 Uhr im Raum IZ 314 statt.
• Wir bieten selbstverständlich auch eine Prüfung im Sommersemester 2017 an. Diese wird mündlich stattfinden! Die Anmeldung erfolgt wie üblich über das Prüfungsamt, ein Prüfungstermin muss individuell mit Prof. Fekete ausgemacht werden.

Hausaufgaben

• 1. Hausaufgabenblatt mit Deadline am Freitag, den 18.11.16 um 13:15 Uhr
• 2. Hausaufgabenblatt mit Deadline am Freitag, den 02.12.16 um 13:15 Uhr
• 3. Hausaufgabenblatt mit Deadline am Montag, den 19.12.16 um 13:15 Uhr
• 4. Hausaufgabenblatt mit Deadline am Freitag, den 20.01.17 um 13:15 Uhr
• 5. Hausaufgabenblatt mit Deadline am Freitag, den 03.02.17 um 13:15 Uhr

Übung

• Graphische Lösung zur Optimierungsaufgabe aus der ersten großen Übung.

Mailingliste

Es gibt eine Mailingliste zu dieser Vorlesung, in die sich Teilnehmer bitte eintragen. Bei Problemen bitte an Dr. Christian Rieck wenden.

Hinweise zu LP-Lösern

Ihr könnt euch einen IBR-Account anlegen und euch damit via SSH auf einen der Server {x1,x2}.ibr.cs.tu-bs.de einloggen. Darauf sind die unten genannten Tools bereits eingerichtet. Über die Kommandozeile startet man sie mit:

cplex
scip
soplex
zimpl

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.