Mathematische Methoden der Algorithmik

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Studienleistung: Erreichen von mindestens 50 Prozent der Hausaufgabenpunkte.

Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung oder Klausur.

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!

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
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