| NUMMER: | 212008 |
| KÜRZEL: | MLEA |
| MODULBEAUFTRAGTE:R: | Prof. Dr. Tobias Glasmachers |
| DOZENT:IN: | Jun.-Prof. Dr. Tobias Glasmachers |
| FAKULTÄT: | Fakultät für Informatik |
| SPRACHE: | Englisch |
| SWS: | 4 SWS |
| CREDITS: | 6 CP |
| ANGEBOTEN IM: | jedes Wintersemester |
PRÜFUNGEN
| FORM: | schriftlich |
| TERMIN: | Siehe Prüfungsamt. |
LERNFORM
flipped classroom
LERNZIELE
Internationalisierung: Die Veranstaltung wird auf Englisch durchgeführt. Digitalisierung: Inhaltewerden durch Vidoes und Lesematerial vermittelt. Übungsaufgaben mit Programmieranteilen
werden in Form von Jupyter-Notebooks bereitgestellt.
Nach dem erfolgreichen Abschluss des Moduls
∙ kennen die Teilnehmer die wichtigsten Klassen direkter Optimierungsverfahren und ihre
algorithmischen Komponenten,
∙ haben die Teilnehmer ein tiefes Verständnis evolutionärer Algorithmen, insbesondere
für kontinuierliche Probleme,
∙ kennen die Teilnehmer eine Reihe spezifischer Problemschwierigkeiten und die zugehörigen
algorithmischen Komponenten, welche diese Adressieren,
∙ können die Teilnehmer elementare Laufzeitanalysen durchführen und verstehen die
wichtigsten Konvergenzklassen
∙ können die Teilnehmer Optimierungsverfahren selbst implementieren und zur Lösung
neuer Probleme anwenden.
INHALT
Breiter Überblick über Optimierungsverfahren. Evolutionäre Optimierungsverfahren fürblack-box Optimierungsverfahren Algorithmische Komponenten für schlechte Konditionierung,
Multimodalität, Rauschen, Nebenbedingungen und Mehrzieloptimierung. Konverganzund
Laufzeitanalyse.
VORAUSSETZUNGEN CREDITS
Bestandene Modulabschlussprüfung
EMPFOHLENE VORKENNTNISSE
Der Kurs ist für Studierende des Masterstudiengangs Angewandte Informatik ausgerichtet.Teilnehmer sollten mit Linearer Algebra und elementarer Wahrscheinlichkeitstheorie
vertraut sein.