Institute of Operating Systems and Computer Networks
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Mathematische Methoden der Algorithmik

Semester	Winter 2017/2018 Winter 2022/2023 Winter 2021/2022 Winter 2020/2021 Winter 2019/2020 Winter 2018/2019 Winter 2016/2017 Winter 2015/2016 Winter 2014/2015 Winter 2013/2014 Winter 2012/2013 Winter 2011/2012 Winter 2010/2011 Winter 2009/2010 Winter 2008/2009
Module #	INF-ALG-03
Event #	INF-ALG-003, INF-ALG-004
Programmes	Business Information Systems Master, Computer and Communication Systems Engineering Master, Computer Science Master
IBR Group	ALG (Prof. Fekete)
Type	Lecture & Exercise
Lecturer	Prof. Dr. Sándor P. Fekete Abteilungsleiter s.fekete[[at]]tu-bs.de +49 531 3913111 Room 335
Assistant	Dr. Dominik Krupke Wissenschaftlicher Mitarbeiter krupke[[at]]ibr.cs.tu-bs.de +49 531 3913116 Room 332
Credits	5
Hours	2+1+1
Time & Place	Lecture: Tuesday, 15:00 - 16:30, SN 19.3, Big Tutorial: Monday, 15:00 - 16:30, biweekly, SN 19.3 Small Tutorial: Tuesday, 9:45-11:15, biweekly, IZ161
Start	Expected starting dates: First lecture: 24. Oct. First big tutorial: 13. Nov First small tutorial: 21. Nov
Prerequisites	none
Certificates	Studienleistung: 50 percent of the homework. ''Prüfungsleistung'': Mündliche Prüfung.
Content	The topic is linear and integer programming. Besides the theoretical basics, the students learn to model problems as such programs and how to solve them: Linear optimization Simplex algorithm Duality Integer optimization
Schedule	[ Subscribe Calendar \| Download Calendar ] 24.10.2017, 15:00 1. Vorlesung (SN19.3) 31.10.2017, 13:15 Ausgabe 1. Hausaufgabe 07.11.2017, 15:00 2. Vorlesung (SN19.3) 13.11.2017, 15:00 1. Große Übung (SN19.3) 14.11.2017, 13:15 Abgabe 1. Hausaufgabe, Ausgabe 2. Hausaufgabe (IZ) 14.11.2017, 15:00 3. Vorlesung (SN19.3) 21.11.2017, 09:45 1. Kleine Übung (IZ161) 21.11.2017, 15:00 4. Vorlesung (SN19.3) 27.11.2017, 15:00 2. Große Übung (SN19.3) 28.11.2017, 13:15 Abgabe 2. Hausaufgabe, Ausgabe 3. Hausaufgabe (IZ) 28.11.2017, 15:00 5. Vorlesung (SN19.3) 05.12.2017, 09:45 2. Kleine Übung (IZ161) 05.12.2017, 15:00 6. Vorlesung (SN19.3) 11.12.2017, 15:00 3. Große Übung (+Vorlesung) (SN19.3) 12.12.2017, 13:15 Abgabe 3. Hausaufgabe, Ausgabe 4. Hausaufgabe (IZ) 12.12.2017, 15:00 7. Vorlesung (+Übung) (SN19.3) 19.12.2017, 09:45 3. Kleine Übung (IZ161) 19.12.2017, 15:00 8. Vorlesung (SN19.3) 08.01.2018, 15:00 4. Große Übung (SN19.3) 09.01.2018, 13:15 Abgabe 4. Hausaufgabe, Ausgabe 5. Hausaufgabe (IZ) 09.01.2018, 15:00 9. Vorlesung (SN19.3) 16.01.2018, 09:45 4. Kleine Übung (IZ161) 16.01.2018, 15:00 10. Vorlesung (SN19.3) 23.01.2018, 13:15 Abgabe 5. Hausaufgabe (IZ) 23.01.2018, 09:45 5. Große Übung (IZ161) 23.01.2018, 15:00 11. Vorlesung (SN19.3) 29.01.2018, 15:00 5. Kleine Übung (SN19.3) 30.01.2018, 15:00 12. Vorlesung (SN19.3)
References	Ein Skript aus dem Wintersemester 2008/09 (Wir planen dieses Skript während des Semesters zu aktualiseren.) A. Schrijver: Theory of Linear and Integer Programming, Wiley-Interscience Series in Discrete Mathematics and Optimization, John Wiley & Sons, 1998 (s-tlip-98, BibTeX) V. Chvátal: Linear Programming, Series of Books in the Mathematical Sciences, W.H. Freeman, 1983 (c-lp-83, BibTeX) Einführung in die Mathematische Optimierung - Burkard und Zimmermann Freier Zugang im Uni-Netzwerk. Gut für den Einstieg. B. Korte and J. Vygen: Combinatorial Optimization: Theory and Algorithms, Algorithms and Combinatorics, Springer, 2005 (kv-cota-05, BibTeX) Dieses Buch ist aber eher als Nachschlagewerk zu betrachten. Für den Einstieg sind obige Bücher vermutlich besser geeignet. Viele der umfassenden Einstiegswerke für Informatiker enthalten ein Kapitel zu Linear Programming. z.B. Introduction to Algorithms - Cormen et al.
Aktuelles ~~This course will start with the first lecture on 24. October.~~ ~~The mailinglist has been reseted on 12. October. If you have subscribed before, please recheck if you really are on this list.~~ Hausaufgaben 1. Hausaufgabenblatt 2. Hausaufgabenblatt 3. Hausaufgabenblatt 4. Hausaufgabenblatt 5. Hausaufgabenblatt Übung 1. große Übung: Folien, LP1, LP2 Hier könnt ihr ein paar einfache Übungsaufgaben inklusive Lösung zu LPs und der geometrischen Darstellung finden. Cycling im Simplex-Algorithmus Das restliche Material wurde über die Mailingliste verschickt. Mailingliste Es gibt eine Mailingliste zu dieser Vorlesung, in die sich Teilnehmer bitte eintragen. Bei Problemen bitte an Dr. 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.