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Mathematische Methoden der Algorithmik

Semester
Wintersemester 2020/2021
Wintersemester 2024/2025Wintersemester 2023/2024Wintersemester 2022/2023Wintersemester 2021/2022
StudiengängeWirtschaftsinformatik Master, Informations-Systemtechnik Master, Informatik Master
IBR GruppeALG (Prof. Fekete)
ArtVorlesung & Übung
Dozent
Photo
Prof. Dr. Linda Kleist
Ehemalige Wissenschaftliche Mitarbeiterin
kleist[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
Assistenten
Photo
Dr. Phillip Keldenich
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
keldenich[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
+49 531 3913112
Raum 317
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: Di 9:45-11:15
Große und kleine Übung: Mi 15:00-16:30
Beginn Voraussichtliche Starttermine:
Erste Vorlesung: 27.10.2020
Erste große Übung: 28.10.2020
Erste kleine Übung: 11.11.2020
Stundenplan

Bitte tragt euch vorher auf die Mailingliste ein! Andernfalls verpasst Ihr wichtige Informationen.

Voraussetzungen keine
Scheinerwerb

Studienleistung: Erreichen von mindestens 50 Prozent der Hausaufgabenpunkte.

Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung oder Klausur.

Inhalt

Das Modul behandelt die lineare und ganzzahlige Optimierung. Die Studierenden erlernen, gegebene Probleme als lineare Programme zu formulieren und zu lösen, sowie die theoretischen Aspekte dahinter:

  1. Lineare Optimierung
  2. Simplexalgorithmus
  3. Dualität
  4. Ganzzahlige Optimierung

Diese Vorlesung wird online gehalten!

Literatur/Links
  1. Matousek and Gärtner: Understanding and Using Linear Programming (Springer). Dieses Buch ist die von uns empfohlene Begleitliteratur zur Vorlesung.
  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.
  5. 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.
  6. Viele der umfassenden Einstiegswerke für Informatiker enthalten ein Kapitel zu Linear Programming. z.B. Introduction to Algorithms - Cormen et al.

Material

Das Material (Mitschriften etc.) zu dieser Veranstaltung findet sich in der NextCloud des IBR. Der Link wurde über die Mailingliste und in den Veranstaltungen geteilt. Bitte kontaktiert uns, falls es mit dem Zugriff Probleme gibt.

Hausaufgaben

Die primäre Quelle für die Hausaufgabenblätter ist der Materialordner in der NextCloud des IBR (siehe oben).

  • Blatt 1
  • Blatt 2
  • Blatt 3
  • Blatt 4[Code]

aktualisiert am 02.12.2020, 16:12 von Dr. Dominik Krupke

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