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Mathematische Methoden der Algorithmik

Semester
Wintersemester 2017/2018
Wintersemester 2022/2023Wintersemester 2021/2022Wintersemester 2020/2021Wintersemester 2019/2020Wintersemester 2018/2019Wintersemester 2016/2017Wintersemester 2015/2016Wintersemester 2014/2015Wintersemester 2013/2014Wintersemester 2012/2013Wintersemester 2011/2012Wintersemester 2010/2011Wintersemester 2009/2010Wintersemester 2008/2009
ModulnummerINF-ALG-03
VeranstaltungsnummerINF-ALG-003, INF-ALG-004
StudiengängeWirtschaftsinformatik Master, Informations-Systemtechnik Master, Informatik Master
IBR GruppeALG (Prof. Fekete)
ArtVorlesung & Übung
Dozent
Photo
Prof. Dr. Sándor P. Fekete
Abteilungsleiter
s.fekete[[at]]tu-bs.de
+49 531 3913111
Raum 335
Assistent
Photo
Dr. Dominik Krupke
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
krupke[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
+49 531 3913112
Raum 317
LP5
SWS2+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: 13. Nov
Erste kleine Übung: 21. Nov
Voraussetzungenkeine
Scheinerwerb

Studienleistung: Erfolgreiche Bearbeitung von mindestens 50 Prozent der Hausaufgaben.

Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung.

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
Termine
[ Kalender abonnieren | Kalender herunterladen ]
24.10.2017, 15:00 Uhr
1. Vorlesung (SN19.3)
31.10.2017, 13:15 Uhr
Ausgabe 1. Hausaufgabe
07.11.2017, 15:00 Uhr
2. Vorlesung (SN19.3)
13.11.2017, 15:00 Uhr
1. Große Übung (SN19.3)
14.11.2017, 13:15 Uhr
Abgabe 1. Hausaufgabe, Ausgabe 2. Hausaufgabe (IZ)
14.11.2017, 15:00 Uhr
3. Vorlesung (SN19.3)
21.11.2017, 09:45 Uhr
1. Kleine Übung (IZ161)
21.11.2017, 15:00 Uhr
4. Vorlesung (SN19.3)
27.11.2017, 15:00 Uhr
2. Große Übung (SN19.3)
28.11.2017, 13:15 Uhr
Abgabe 2. Hausaufgabe, Ausgabe 3. Hausaufgabe (IZ)
28.11.2017, 15:00 Uhr
5. Vorlesung (SN19.3)
05.12.2017, 09:45 Uhr
2. Kleine Übung (IZ161)
05.12.2017, 15:00 Uhr
6. Vorlesung (SN19.3)
11.12.2017, 15:00 Uhr
3. Große Übung (+Vorlesung) (SN19.3)
12.12.2017, 13:15 Uhr
Abgabe 3. Hausaufgabe, Ausgabe 4. Hausaufgabe (IZ)
12.12.2017, 15:00 Uhr
7. Vorlesung (+Übung) (SN19.3)
19.12.2017, 09:45 Uhr
3. Kleine Übung (IZ161)
19.12.2017, 15:00 Uhr
8. Vorlesung (SN19.3)
08.01.2018, 15:00 Uhr
4. Große Übung (SN19.3)
09.01.2018, 13:15 Uhr
Abgabe 4. Hausaufgabe, Ausgabe 5. Hausaufgabe (IZ)
09.01.2018, 15:00 Uhr
9. Vorlesung (SN19.3)
16.01.2018, 09:45 Uhr
4. Kleine Übung (IZ161)
16.01.2018, 15:00 Uhr
10. Vorlesung (SN19.3)
23.01.2018, 13:15 Uhr
Abgabe 5. Hausaufgabe (IZ)
23.01.2018, 09:45 Uhr
5. Große Übung (IZ161)
23.01.2018, 15:00 Uhr
11. Vorlesung (SN19.3)
29.01.2018, 15:00 Uhr
5. Kleine Übung (SN19.3)
30.01.2018, 15:00 Uhr
12. Vorlesung (SN19.3)
Literatur/Links
  1. Ein Skript aus dem Wintersemester 2008/09 (Wir planen dieses Skript während des Semesters zu aktualiseren.)
  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. Einführung in die Mathematische Optimierung - Burkard und Zimmermann Freier Zugang im Uni-Netzwerk. Gut für den Einstieg.
  5. B. Korte and J. Vygen: Combinatorial Optimization: Theory and Algorithms, Algorithms and Combinatorics, Springer, 2005 (kv-cota-05, BibTeX)
  6. Dieses Buch ist aber eher als Nachschlagewerk zu betrachten. Für den Einstieg sind obige Bücher vermutlich besser geeignet.
  7. Viele der umfassenden Einstiegswerke für Informatiker enthalten ein Kapitel zu Linear Programming. z.B. Introduction to Algorithms - Cormen et al.

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

  • 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.


aktualisiert am 01.02.2018, 16:28 von Dr. Dominik Krupke

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