NUMMER: | 141209 |
KÜRZEL: | NWP |
MODULBEAUFTRAGTE:R: | PROF. DR.-ING. AYDIN SEZGIN |
DOZENT:IN: | Aydin Sezgin |
FAKULTÄT: | Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik |
SPRACHE: | Englisch |
SWS: | 3 |
CREDITS: | 5 |
ANGEBOTEN IM: | jedes Wintersemester |
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VERANSTALTUNGSART
Vorlesung mit Übung
AKTUELLE TERMINE
Do, 12:15 - 13:00, ID 03/653 tutorial 13 Termine Erste Veranstaltung: 27.10.2022Fr, 10:15 - 11:45, HID lecture 13 Termine Erste Veranstaltung: 21.10.2022
LERNZIELE
Die Studierenden beherrschen die Behandlung zentraler Aspekte der Linearen Optimierung. Dies sind:die Modellierung von Problemen im Bereich der Informationstechnik (z.B. Leistungsallokation) sowie im Alltag (z.B. Rucksackproblem, Sudoku, Ernährung) als lineare Optimierungsprobleme
die Dualität sowie notwendige und hinreichende Bedingungen
Verfahren, die zur effizienten Bestimmung von Lösungen führe
INHALT
In vielen technischen (aber auch nichttechnischen) Bereichen werden Lösungen für Probleme gesucht, bei denen auch immer gewisse Vorgaben oder Nebenbedingungen erfüllt werden müssen. Die Optimierung dient hierbei als systematisches Werkzeug zur effizienten Lösungsbestimmung. Der Anwendungsfokus der Vorlesung ist in der Netzwerk-Plannung wie Interferenz-Management, Frequenz- und Nutzerzuweisungen, Positionierung von Basisstationen sowie Routing.Einleitung und Überblick
Motivation, Formulierung von linearen Problemen, Varianten, Beispiele, stückweise lineare Zielfunktionen
Graphische Darstellung und Lösung
Lineare Algebra: Überblick und Notation
Geometrie der linearen Optimierung
Konvexe Mengen, Polyhedra, Extrempunkte
Die Simplex-Methode
Optimalitätsbedingungen, Entwicklung, Implementierung
Dualitätstheorie
Motivation, Duales Problem, Dualitätstheorem
Spieltheorie
Sensitivitätsanalyse (Lokale)
Netzwerk-Fluss-Probleme
Formulierung, Probleme: Kürzester Pfad/Maximaler Fluss, Netzwerk-Simplex Algorithmus
Innere-Punkt-Methoden
Affiner Skalierungsalgorithmus
Ganzzahlige Optimierung
Formulierung
Methoden: Brunch and bound, cutting plane
Anwendungen
VORAUSSETZUNGEN CREDITS
Bestandene Modulabschlussprüfung
LITERATUR
D. Berstsimas, J.N. Tsitsiklis, \\\"Introduction to linear optimization\\\", Athena Scientific, 1997Boyd, S., Vandenberghe, L. \\\"Convex Optimization\\\", Cambridge University Press, 2004
H. W. Hamacher, K. Klamroth, \\\"Lineare Optimierung und Netzwerkoptimierung\\\", 2. Auflage, Vieweg Verlag, 2006
R. Verfuerth, \\\"Optimierung\\\", Skriptum 2011 (http://www.ruhr-uni-bochum.de/num1/skripten.html)