Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

040147 UK Special Topics in Produktion/Logistik/SCM: Softwaretools im Decision Support (2022W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 06.10. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 13.10. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 20.10. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 27.10. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 03.11. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 10.11. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 17.11. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 24.11. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 01.12. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 15.12. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 12.01. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 19.01. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 26.01. 09:45 - 11:15 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

This course gives an introduction to programming using Python for decision support applications with a focus on programming heuristics for routing/scheduling/planning problems.

Part I. Introduction
Part II. Python fundamentals
- Variables and operators
- Conditional statements and loops
- Functions
- Input/Output
Part III. Programming methods for optimization
- Construction heuristic
- Improvement heuristic

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Homework 20% (4x5%)
Participation in class, present your solution to the exercises (10%)
Tests 50% (2x25%)
Project work 20%

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Know what is a decision support system
Know why programming is useful for decision support
Understand the fundamentals of programming
- simple data structures, arithmetic and boolean operations, control flow (conditional statements and loops), functions, input/output
- no advanced data types, no recursion, no classes, no inheritance, no exception handling, no graphical user interfaces
Be able to write python programs to solve specified problems
- simple methods for combinatorial optimization such as routing problems and scheduling problems

Prüfungsstoff

- Fundamentals of programming using Python language (concepts such as the use of variables, operations, conditional statements, loops, functions, and input/output from/to files).

- Translating decision problems to a programming environment (solution representation, meaning of solution values).

- Implementation and presentation of heuristic algorithms for a routing/scheduling/planning problem.

Literatur

The Python tutorial
Downey, Allen B.: Think Python. O'Reilly, 2014. Free book available

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Do 11.05.2023 11:27