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| Detailinformationen |
| Quellcurriculum |
Bachelorstudium Betriebswirtschaftslehre 2025W |
| Lernergebnisse |
Kompetenzen |
| Learning Outcomes
Die Studierenden erkennen (Optimierungs-)Problemstellungen der (nachhaltigen) Transportlogistik und können diese in strukturierter (mathematischer) Art und Weise formulieren. Sie verstehen die Konzepte und Algorithmen die standardmäßig zur Lösung dieser Problemstellungen zum Einsatz kommen, kennen ihre Vor- und Nachteile und können so informierte Entscheidungen über deren potentiellen Einsatz in der Transportplanung treffen.
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| Fertigkeiten |
Kenntnisse |
Learning Outcomes
- LO2: Die Studierenden sind in der Lage (Optimierungs-)Problemstellungen der (nachhaltigen) Transportlogistik in strukturierter (mathematischer) Art und Weise zu formulieren.
- LO3: Die Studierenden sind in der Lage die Konzepte und Algorithmen die standardmäßig zur Lösung dieser Problemstellungen zum Einsatz kommen auf einfache Case Study Probleme anzuwenden.
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Learning Outcomes
- LO1: Die Studierenden kennen die grundlegenden (Optimierungs-) Problemstellungen der (nachhaltigen) Transportlogistik und die jeweiligen Lösungsansätze. Dies umfasst grundlegende graphentheoretische Konzepte, kürzeste Wege Algorithmen, das Traveling Salesman Problem, Vehicle Routing Probleme, Netzwerkoptimierung und die jeweiligen grundlegenden exakten und heuristischen Lösungsverfahren, sowie Anwendungen in unterschiedlichen Bereichen, wie City Logistik, Disaster Relief oder Last Mile Delivery.
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| Beurteilungskriterien |
Insgesamt haben die Studierenden die Möglichkeit, 100 Punkte zu erreichen, 75 (75%) für die Klausur und 25 (25%) für die Hausübungsbeispiele.
Folgendes Bewertungsschema kommt zur Anwendung:
| Punkte | Note |
|---|
| 87.5-100-0 | Sehr Gut |
| 75.0-87.0 | Gut |
| 62.5-74.5 | Befriedigend |
| 50.0-62.0 | Genügend |
| 0-49.5 | Nicht Genügend |
Klausur:
Hausübungsbeispiele:
- Es gibt Hausübungsbeispiele, die über moodle eingereicht werden müssen und in den Einheiten von den Studierenden vorgestellt und gemeinsam diskutiert werden.
Synchronisierung von Learning Outcomes und Beurteilung:
- LO1: Klausur + Hausübungsbeispiele
- LO2: Klausur + Hausübungsbeispiele
- LO3: Klausur + Hausübungsbeispiele
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| Lehrmethoden |
Der Kurs verwendet eine Kombination aus verschiedenen Lehrmethoden, um:
- die Motivation und Aufmerksamkeit der Studierenden zu maximieren.
- die Lernziele auf die didaktisch beste Weise zu erreichen.
Dies beinhaltet Folgendes:
- Informationsinput durch den*die Lehrende*n, unterstützt durch Folien und Literatur
- Erarbeitung von Inhalten in Zusammenarbeit mit den Studierenden an der Tafel.
- Erarbeitung von Lösungen zu Übungsproblemen in Kleingruppen mit anschließender gemeinsamer Diskussion.
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| Abhaltungssprache |
English |
| Literatur |
- Folien
- Literatur: Paolo Toth, and Daniele Vigo: Vehicle Routing. Problems, Methods, and Applications. SIAM, 2nd Edition, 2014, Ghiani, G, Laporte, G, Musmanno, R: Introduction to Logistics Systems Management : With Microsoft® Excel® and Python® Examples. Third edition, Wiley, 2022.
- Hinweise zu weiterer Literatur
- Hausübungsbeispiele und Lösungshinweise
(Material wird via Moodle zur Verfügung gestellt)
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
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