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Algorithmikpraktikum: Solving NP-hard Problems in Practice

Semester
Wintersemester 2021/2022
Sommersemester 2025Wintersemester 2024/2025Sommersemester 2024Wintersemester 2023/2024Sommersemester 2023Sommersemester 2021Wintersemester 2020/2021
StudiengangInformatik Bachelor
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
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
SWS0+3
Beginn Wird im einzelnen mit den Gruppen abgesprochen.
Voraussetzungen Zwingend erforderlich sind der souveräne Umgang mit dem Stoff aus Algorithmen und Datenstrukturen, gute Programmierkenntnisse (es stehen mehrere Sprachen zur Auswahl, u.a. Python, Java und C++), sowie Teamfähigkeit. Hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich sind Wahlpflichtveranstaltungen der Algorithmik, wie zum Beispiel Algorithmen und Datenstrukturen 2, Netzwerkalgorithmen, oder Mathematische Methoden der Algorithmik.
Sprache Deutsch
Anmeldung Individuelle Absprache per E-Mail oder Mailingliste
Inhalt

In diesem Praktikum geht es darum, bestimmte Instanzen eines NP-schweren Problems optimal zu lösen (es sind grundsätzlich verschiedene Probleme denkbar). Das geschieht mit Hilfe mächtiger Tools, guter Software und vor allem durch die Kombination von Theorie und Praxis. Insbesondere werden vorhandene Integer Programming Solver wie IBM CPLEX oder Gurobi benutzt. Dies bildet den Kern des Praktikums; darüber hinaus gibt es verschiedene Vertiefungsmöglichkeiten:

  • Den im Praktikum entwickelten Solver so weit wie möglich optimieren, sodass größere und schwerere Instanzen gelöst werden können. In Experimenten auf verschiedenen Instanzen evaluieren, wie sich Optimierungen auf Laufzeit und Speicherverbrauch auswirken.
  • Besonders schwere oder interessante Instanzen erzeugen und die Performance des Solvers darauf evaluieren.
  • Heuristische Ansätze entwickeln, die bei Instanzen zum Einsatz kommen können, die nicht mehr exakt gelöst werden können. Experimente durchführen, um diese heuristischen Ansätze bezüglich verschiedener Kriterien zu vergleichen.
  • Visualisierung von Instanzen, Lösungen und experimentellen Ergebnissen.
Literatur/Links
  • IBM ILOG CPLEX (kommerziell, kostenlos für Studenten): Dokumentation, LP-Format
  • Gurobi (kommerziell, kostenlos für Studenten)
  • SCIP Optimization Suite (freie Software)

aktualisiert am 01.10.2021, 10:21 von Dr. Phillip Keldenich

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