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

040182 SE Research Seminar (MA) (2021W)

Meta- and Matheuristics Optimization

4.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
VOR-ORT
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 18 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Schedule:
5.10. Course Outline, Introduction, The Generalized Assignment Problem, Exact Solution Techniques
12.10. Online-Test, Single Solution Metaheuristics
19.10. Online-Test, Population Based Metaheuristics
09.11. Online-Test, Matheuristics - Diving Heuristics, Very Large Neighborhood Search
16.11. Online-Test, Matheuristics – Decomposition Based Heuristics
23.11. Online-Test, Corridor Method, Beam Search, Kernel Search
30.11. Online-Test, Paper Assignment, How to write a seminar paper.
December: Status Update/Pseudocodes/Numerical Study

25.1.: 8.30-13.30 Seminar Presentations

  • Dienstag 05.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 05.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 12.10. 09:50 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 12.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 19.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 19.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 09.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 09.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 16.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 16.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 23.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 23.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 30.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 30.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 07.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 07.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 14.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 14.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 11.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 11.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 18.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 18.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 25.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 25.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Aims:
The students will know the state-of-the art methods and design decisions in matheuristic optimization techniques for combinatorial optimization problems (especially in the field of business administration). They will be able to design and develop prototypical solution techniques for standard problems well known in the literature.

Methods:
Students will work in teams on dedicated research topics; the students have to prepare a seminar paper, give a seminar presentation and reimplement a standard matheuristic search technique. A hybrid variant of existing state-of-the art methods should be developed, implemented and tested. In the first part of the semester the basic concepts or matheuristic search techniques are introduced. In the second part of the semester the students have to prepare a seminar paper and presentation (including a state-of-the art review, a reimplementation and hybridization of standard methods and a numerical analysis on standard benchmark instances). The students have to report the progress of their work in a weekly progress report or in a personal meeting.

Content:
Exact Solution Techniques, Single Solution Metaheuristics, Population Based Metaheuristics, Matheuristics - Diving Heuristics, Very Large Neighborhood Search, Decomposition Based Heuristics, Corridor Method, Beam Search, Kernel Search

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

• Short Online Tests
• Seminar Paper
• Presentations at the end of the semester (in teams)

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Seminar Paper 30%
Implementation 25%
Präsentation 25 %
Online Tests 20 %

Prüfungsstoff

Contents of the course as well as the literature announced in the course

Literatur

Vittorio Maniezzo, Marco Antonio Boschetti, Thomas Stützle: Matheuristics – Algorithms and Implementations, Euro Advanced Tutorials on Operational Research, Springer: Cham, 2021.
Abraham Duarte, Manuel Laguna, Rafael Marti: Metaheuristics for Business Analytics, A Decision Modeling Approach, Euro Advanced Tutorials on Operational Research, Springer: Cham, 2018.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mi 27.09.2023 00:10