Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040974 UK Methods of Decision Support (2019S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 11.02.2019 09:00 bis Mi 20.02.2019 12:00
- Abmeldung bis Do 14.03.2019 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Donnerstag 07.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 14.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 21.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 28.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 04.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 11.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 02.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 09.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 16.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 23.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 06.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 13.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 28.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
The aim of the course is to get acquainted with the basic concepts in the areas combinatorial optimization, dynamic optimization, and multicriteria decision analysis. Mathematical representations of important problem types (usually based on linear programming formulations) are introduced, and solution techniques are outlined. We shall discuss exact as well as heuristic solution methods. Among others, we will consider branch-and-bound methods, greedy algorithms, local search, simulated annealing, variable neighborhood search, genetic algorithms, dynamic programming, and epsilon-constraint methods.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
There is no compulsory attendance at the lectures. At the beginning of (most of) the lectures students can volunteer to present their solutions to exercises prepared at home. At the end of the term there will be an (optional) written exam in case the exercise presentations have not been sufficient or satisfactory.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Each student has to give at least three exercise presentations (in at least two different topics) in a satisfactory quality. If at the end of the course this goal is not reached, there is the optional possibility of attending a written exam.
Prüfungsstoff
All topics covered in the lecture.
Literatur
Necessary material (including a collection of exercises) will be made available to the participants.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29