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

250054 VO Optimierung und Modellierung (2024S)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 25 - Mathematik

An/Abmeldung

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

Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Montag 04.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 07.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 11.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 14.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 18.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 21.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 08.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 11.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 15.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 18.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 22.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 25.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 29.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 02.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 06.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 13.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 16.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 23.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 27.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 03.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 06.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 10.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 13.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 17.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 20.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 24.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 27.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziele: Vermittlung von Grundkenntnissen zur Optimierung (Grundkenntnisse der linearen Algebra und Analysis werden vorausgesetzt)

Inhalte:
- Lineare Optimierung: Simplex-Verfahren, Dualität, Innere-Punkte-Verfahren

- Nichtlineare Optimierungsprobleme: lokale und globale Extrema, Optimalitätsbedingungen 1. und 2. Ordnung, numerische Verfahren (Gradientenverfahren, Newton-Verfahren, etc.)

Die Inhalte werden durch Tafelvortrag vermittelt.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Schriftliche Prüfung

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Für eine positive Beurteilung müssen 50% der Punkte erreicht werden.

Prüfungsstoff

Alle Inhalte, die in der Vorlesung behandelt werden (Details werden in der Vorlesung besprochen)

Literatur

Skript (Moodle)
J.F Bonanns, J.C. Gilbert, C. Lemaréchal, C.A. Sagastizábal - Numerical Optimization,, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006
C. Geiger, C. Kanzow - Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1999
C. Geiger, C. Kanzow - Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2002
F. Jarre, J. Stoer - Optimierung, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2003
J. Nocedal, S.J. Wright - Numerical Optimization, Springer Series in Operations Research and Financial Engineering, Springer-Verlag New York, 2006

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

MOM

Letzte Änderung: Mo 28.10.2024 13:46