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Bachelor-Seminar Algorithmik

Semester
Wintersemester 2018/2019
Sommersemester 2023Wintersemester 2022/2023Sommersemester 2022Wintersemester 2021/2022Sommersemester 2021Wintersemester 2020/2021Sommersemester 2020Wintersemester 2019/2020Sommersemester 2019Sommersemester 2018Wintersemester 2017/2018Sommersemester 2017Wintersemester 2016/2017Sommersemester 2016Wintersemester 2015/2016Sommersemester 2015Wintersemester 2013/2014Sommersemester 2013Wintersemester 2012/2013Sommersemester 2012Wintersemester 2011/2012Sommersemester 2011Wintersemester 2010/2011Wintersemester 2009/2010Sommersemester 2009Wintersemester 2008/2009
StudiengängeInformatik Bachelor, Wirtschaftsinformatik Bachelor, Informations-Systemtechnik Bachelor
IBR GruppeALG (Prof. Fekete)
ArtSeminar
Dozent
Photo
Prof. Dr. Sándor P. Fekete
Abteilungsleiter
s.fekete[[at]]tu-bs.de
+49 531 3913111
Raum 335
Assistenten
Photo
Dr. Phillip Keldenich
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
keldenich[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
+49 531 3913112
Raum 318
Photo
Christian Rieck
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
rieck[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
+49 531 3913114
Raum 314
Photo
PD Dr. Christian Scheffer
Ehemaliger Wissenschaftlicher Mitarbeiter
scheffer[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
Photo
Dr. Arne Schmidt
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
aschmidt[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
+49 531 3913115
Raum 319
LP5
SWS0+2
Voraussetzungen Voraussetzungen für die Bearbeitung der einzelnen Themen sind jeweils individuell aufgeführt. Sind diese in Klammern gesetzt, sind sie zwar hilfreich, aber keine Voraussetzung.
Scheinerwerb Schriftliche Ausarbeitung und erfolgreicher Seminarvortrag. Die Note wird abhängig von der aktiven Teilnahme am Seminar sowie der Qualität des Vortrages und der Ausarbeitung bestimmt.
Anmeldung Anmeldung zentral (über StudIP). Das Kick-off Meeting findet am Donnerstag, den 11.10.2018 um 13:30 Uhr im IZ 313 statt.
Inhalt Das Seminar Algorithmik beschäftigt sich dieses Semester mit einer Reihe von Tourproblemen. Die genauen Themen sowie ein Abstract sind weiter unten zu finden.
Termine
[ Kalender abonnieren | Kalender herunterladen ]
11.10.2018, 13:30 Uhr
Kick-off Meeting (IZ313)
29.10.2018
Deadline Pflichttreffen mit dem Betreuer
07.12.2018
Peer-Review
14.12.2018
Feedback
21.12.2018
Finale Abgabe der Ausarbeitung
14.01.2019, 10:00 Uhr
Vorträge (IZ313)
Literatur/Links Literaturrecherche:
  • Google Scholar
  • ACM Digital Library
  • Citeseer (Research Index) Citation Index
  • DBLP
  • Universitätsbibliothek der TU-Braunschweig
Ausarbeitung und Vortrag:
  • Tipps+Tricks zu (La)TeX
  • Templates
How to read/write a paper:
  • How to read a paper
  • Write a great research paper
  • Give a great research talk

Hinweise

Teilnehmerzahl

Es werden 6 Plätze für Studierende auf Bachelorniveau angeboten.

Ausarbeitung

Die Ausarbeitung soll etwa 6-8 Seiten lang sein. Generell interessiert uns, dass Sie da eine selbstverfasste Zusammenfassung eines selbst verstandenen Artikels abgeben. Wesentlich mehr als die genannte Seitenzahl sollte es nicht werden, immerhin geht es hier um die Kunst des Zusammenfassens. Wir erwarten, dass Sie selbstständig zusätzliche Quellen recherchieren.

Vortrag

Ihr Vortrag soll etwa 30 Minuten (reine Vortragszeit) dauern. Anschließend wird es eine kurze Diskussionsrunde mit Fragen geben. Das Medium ist frei, Sie können also Whiteboard, Overhead-Projektor, Beamer mit PowerPoint, Beamer mit PDF, oder was auch immer Sie für sinnvoll erachten, einsetzen. Natürlich sollten Sie bei exotischen Wünschen diese erstmal mit dem Betreuer klären, und unbedingt auch Programm-, Programmversions- und sonstige Kompatibilitätsfragen besprechen.

Themen für Bachelorstudenten im Wintersemester 2018/2019

Das Algorithmikseminar beschäftigt sich in diesem Semester mit einer Reihe von Tourproblemen. Die angegebenen Voraussetzungen sind Empfehlungen.

Hamiltonkreise, Einführung und Varianten des Traveling Salesman Problems

Beim Hamiltonkreisproblem sucht man in einem ungewichteten Graphen einen Kreis, der jeden Knoten genau einmal besucht. Das TSP beschreibt dieses Problem auf gewichteten Graphen. Es lässt sich zeigen, dass beide Probleme in unterschiedlichesten Szenarien NP-schwer sind.

Voraussetzungen: Algorithmen und Datenstrukturen, Theoretische Informatik 2

Approximationen und Heuristiken

Es lässt sich zeigen, dass das allgemeine TSP nicht approximierbar ist. Sobald man die Dreiecksungleichung auf die Kantengewichtsfunktion anwenden kann, lässt sich eine 1.5-Approximation finden. Des Weiteren gibt es einfache Heuristiken, um eine gegebene Tour zu verbessern.

Voraussetzungen: Algorithmen und Datenstrukturen (1+2), Netzwerkalgorithmen

Max TSP

Beim MaxTSP wird eine Tour größtmöglichen Gewichts gesucht. Es lässt sich zeigen, dass das Problem in der Ebene unter der Manhattan-Metrik in linearer Zeit lösbar ist. Im dreidimensionalen Raum ist das Problem NP-schwer.

Voraussetzungen: Algorithmen und Datenstrukturen, Theoretische Informatik 2

Lawn Mower und Milling Problem

Bei diesen Problemen betrachtet man ein gegebenes Gebiet, welches man mit einem Rasenmäher in einer kürzestmöglichen Tour überdecken möchte. Beim Lawn Mower Problem ist es erlaubt, das Gebiet zu verlassen; beim Milling ist man gezwungen, dauerhaft innerhalb des Gebiets zu bleiben. Es kann gezeigt werden, dass die Probleme NP-schwer und approximierbar sind.

Voraussetzungen: Algorithmen und Datenstrukturen (1+2), Theoretische Informatik 2, Netzwerkalgorithmen

Minimum Covering with Travel Cost

Bei diesem Problem ist ein Polygon gegeben, welches mit einem Roboter mittels Scans erkundet werden soll. Die Scanreichweite des Roboters ist dabei begrenzt. Zusätzlich soll der Roboter so wenig Strecke wie möglich bei der Erkundung zurücklegen. Das Problem ist NP-schwer. Für verschiedene Varianten existieren O(1)-Approximationen.

Voraussetzungen:Algorithmen und Datenstrukturen (1+2), Theoretische Informatik 2, Netzwerkalgorithmen

IP Formulierungen

In der Praxis lässt sich das TSP mit ganzzahliger Optimierung relativ gut lösen. Dabei sind gute IP-Formulierungen mit zusätzlichen und geeigneten Cuts notwendig.

Voraussetzungen: Lineare Optimierung

Concorde

Concorde ist ein Solver für das TSP, der unterschiedliche Ansätze zum Lösen verwendet und kombiniert.

Voraussetzungen: Lineare Optimierung


aktualisiert am 07.01.2019, 21:23 von Christian Rieck

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