Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
050177 PS KFK DS/SW PS (2007W)
Grundlagen des Decision Support
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Vorbesprechung: am Mi 10.10.07 um 14:00 Uhr im HS-ISDS
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 10.10. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 17.10. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 24.10. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 31.10. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 07.11. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 14.11. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 21.11. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 28.11. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 05.12. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 12.12. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 09.01. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 16.01. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 23.01. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Mittwoch 30.01. 16:00 - 18:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Der Stoff aus der Vorlesung soll anhand von Beispielen vertieft werden: Allgemeine Beispiele zum Decision Support; Lineare Optimierunge, Simplex, Dualität, Parametersensitivität; Nichtlineare Optimierung: Algorithmen ohne und mit Nebenbedingungen, Optimalitätsbedingungen
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Studierenden erwerben Kompetenzen in der mathematischen Modellierung von Fragestellungen und in deren Lösung mit geeigneten Algorithmen.
Prüfungsstoff
ein positiver Abschluß der Lehrveranstaltung setzt voraus: Regelmäßige Teilnahme!; Ausarbeitung und Präsentation von mindestens zwei Beispielen; Ausarbeitung von mindestens der Hälfte der Hausaufgaben. Am Ende des Semesters ist ein Abschlusstest vorgesehen
Literatur
Dantzig, G.: Linear Programming and Extensions, Princeton; Henn / Künzi: Einführung in die Unternehmensforschung II, Springer; Hadley, G.: Linear Programming, Addison-Wesley; Domsche / Drexl: Operations Research, Springer; Bazaraa / Sherali / Shetty: Nonlinear Programming: Theory and Algorithms, Wiley 1993; Peressini / Sullivan / Uhl: The Mathematics of Nonlinear Programming, Springer 1988; Hillier / Lieberman: Operations Research, Oldenburg; Bomze / Grossmann: Optimierung: Theorie & Algorithmen, BI Verlag
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:30