Einführung in Operations Research Show URL Convert to PDF XML representation

 

Modulcode: WInf-EinfOR
Englische Bezeichnung: Introduction to Operations Research
Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Klaus Jansen
Turnus: jedes Jahr im WS (WS15/16, WS16/17, WS17/18, WS18/19)
Präsenzzeiten: 2V 2Ü 1PÜ
ECTS: 8
Workload: 30 Std. Vorlesung, 30 Std. Präsenzübung, 15 Std. praktische Übungen, 165 Std. Selbststudium
Dauer: ein Semester
Modulkategorien: A (BSc Winf. (15)) WI (BSc Inf.) WI (BSc Inf. (15)) WI (MSc Inf (15)) IG (MSc Inf.) TG (MSc Inf.) OR (MSc WInf.) WI (MEd Inf) WPI (MEd Inf)
Lehrsprache: Deutsch

Kurzfassung:

Produktionsplanung, Transportprobleme und logistische Fragestellungen sind häufig anzutreffende Probleme in Wirtschaft und anderen Bereichen. Um sie zu lösen greift man oft auf Abstraktionen und Techniken aus dem Operations Research zurück. Entsprechend erfolgt in der Vorlesung eine Einführung in grundlegende Algorithmen- und Optimierungstechniken; der Fokus liegt bei der Übertragung der Theorie auf die Praxis sowie der Implementation und Tests von Algorithmen für praktische Problemstellungen.

Lernziele:

Die Studierenden sind in der Lage, Optimierunsprobleme und dazugehärige Lösungsalgorithmen zu verstehen und haben erste Erfahrungen in der Implementation, experimentelle Analyse und Verbesserung von Algorithmen gesammelt. Schließlich sind sie in der Lage, selbstständig Algorithmen für Fragestellungen zu entwerfen und (auch experimentell) zu bewerten.

Lehrinhalte:

In der Vorlesung erfolgt eine Einführung in Methoden des Operations Research:

  • Grundlegende algorithmische Methoden
  • Flußalgorithmen
  • Lineare Optimierung
  • Weitere Techniken der linearen und ganzzahligen Optimierung

Der praktische Teil des Moduls beschäftigt sich mit praktischen Problemstellungen wie z.B. Produktionsplanung, Routenplanung, Transportplanung und Logistik. Hier wird gezeigt, wie Probleme modelliert und Algorithmen entworfen werden. Die Algorithmen werden implementiert, experimentell getestet und bewertet.

Voraussetzungen:

Vorlesung [Algorithmen und Datenstrukturen]

Prüfungsleistung:

Am Ende der Vorlesung findet eine schriftliche Abschlussprüfung statt. Um eine Klausurzulassung zu erhalten wird eine erfolgreiche Teilnahme an den Übungen sowie eine erfolgreiche Bearbeitung der Programmieraufgaben in diesem Semester vorausgesetzt.

  • Es wird jede Woche ein Aufgabenblatt herausgegeben, auf dem Hausaufgaben mit insgesamt 10 Punkten enthalten sind. Ein Übungsblatt gilt als bestanden, wenn mindestens 4 Punkte erreicht wurden.
  • Es dürfen maximal zwei Übungszettel nicht bestanden sein um die Klausurzulassung zu erhalten.
  • Erfolgreiche Bearbeitung der Programmieraufgaben: Es wird sechs Programmieraufgaben geben, von denen mindestens 4 erfolgreich implementiert werden müssen.
  • Plagiate werden als nicht bearbeitet gewertet. Werden bei den Programmieraufgaben mehrere Lösungen abgegeben, die im wesentlichen gleich sind, so werden alle diese Abgaben als Plagiate behandelt.

Lehr- und Lernmethoden:

Neben der Vorlesung werden wöchentlich Hausaufgaben bearbeitet und in den Übungen besprochen.

Verwendbarkeit:

Literatur:

  • Papadimitriou und Steiglitz: Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity, Dover Publications
  • Korte und Vygen: Combinatorial Optimization: Theory and Algorithms, Springer
  • Domschke und Drexl: Einführung in Operations Research, Springer
  • Werners: Grundlagen des Operations Research, Springer
  • Borgwaldt: Optimierung, Operations Research, Spieltheorie, Birkhäuser

Verweise:

Kommentar: