 |
| Detailinformationen |
| Quellcurriculum |
Masterstudium Wirtschaftsinformatik 2018W |
| Ziele |
Die Studierenden besitzen Kenntnisse über die existierenden exakten Lösungskonzepte, die in Anwendungen der Logistik zum Einsatz kommen. Sie kennen die Konzepte der Modellierung von Mixed Integer Programmen. Sie sind in der Lage Mixed Integer Programme für Logistikanwendungen selbst zu designen. Darüber hinaus sind sie in der Lage einfache Optimierungstechniken für Planungsprobleme selbst zu designen, zu implementieren und zu testen. Darüber hinaus besitzen sie Kenntnis über die Evaluierung von exakten Ergebnissen.
|
| Lehrinhalte |
Modellierung von Mixed Integer Programmen, Umsetzung in einem kommerziellen Solver, Branch and Bound Verfahren, Branch and Cut Verfahren, Column Generation, Branch and Bound and Cut.
|
| Beurteilungskriterien |
Vortrag der Projektarbeit, Klausur
|
| Lehrmethoden |
Hausübungsbeispiele, Projektarbeit
|
| Abhaltungssprache |
Deutsch |
| Literatur |
Suhl, Mellouli: Optimierungssysteme, Springer, 2006.
Grünert, Irnich: Optimierung im Transport, Band I, Grundlagen, Shaker Verlag, 2005.
Korte, Vygen: Combinatorial Optimization - Theory and Algorithms, 5th Edition. Springer, 2010.
|
| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
| Frühere Varianten |
Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
2WCLOOP: SE Computational Logistics: Optimierung (2013S-2014S)
|
|
