• Keine Ergebnisse gefunden

Einführung in die Optimierung Dr. Nicole Megow Konstantin Pertschik

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Aktie "Einführung in die Optimierung Dr. Nicole Megow Konstantin Pertschik"

Copied!
2
0
0

Wird geladen.... (Jetzt Volltext ansehen)

Volltext

(1)

Einführung in die Optimierung

Dr. Nicole Megow Konstantin Pertschik

Wintersemester 11/12 Informationsblatt

1 Vorlesung

Die Vorlesung findet zu den folgenden Zeiten statt:

Mo. 14.25 - 16.05 Uhr Raum S1|03 226 Di. 14.25 - 16.05 Uhr Raum S1|03 221

Die erste Vorlesung findet am Montag, den 17. Oktober 2011 statt.

2 NEU: Übung

Die Übungen finden zu den folgenden Zeiten statt:

Wochentag Zeit Raum Leiter

Do. 9.50 - 11.30 Uhr S3|06 053 Stefan Schwarzkopf Do. 14.25 - 16.05 Uhr S1|03 312 Konstantin Pertschik Do. 16.15 - 17.55 Uhr S1|03 9 Sandra Meyer Do. 16.15 - 17.55 Uhr S1|03 12 Philipp Walter Fr. 9.50 - 11.30 Uhr S1|02 36 Daniel Nowak Do. 11.40 - 12.20 Uhr S3|20 4 Philipp Walter Die erste Übung ist am Donnerstag, den 27. Oktober 2011.

Zur Teilnahme an den Übungen ist eine Anmeldung über TUCaN erforderlich. Die Anmeldung ist bis 21.10. möglich.

3 Webseite

Alle Informationen zur Veranstaltung, die Übungsblätter und die Lösungsvorschläge sind im Netz unter

https://www3.mathematik.tu-darmstadt.de/index.php?id=84&evsid=23&evsver=976

zu finden.

4 Skript

Das Skript zur Veranstaltung ist auf der Veranstaltungshomepage zur Verfügung gestellt.

(2)

5 Literatur

D. Bertsimas, J. N. Tsitsiklis:Introduction to Linear Optimization, Athena Scientific V. Chvátal:Linear Programming, Freeman, New York.

M. Padberg:Linear Optimization and Extensions, Springer.

M. Grötschel, L. Lovász, A. Schrijver:Geometric Algorithms and Combinatorial Optimization, Springer.

A. Schrijver:Theory of Linear and Integer Programming, John Wiley & Sons.

R. Horst:Nichtlineare Optimierung, Carl Hanser Verlag.

C. Geiger, C. Kanzow:Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben, Springer.

C. Geiger, C. Kanzow:Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben, Springer.

6 Hausübungen

Für die Bearbeitung der Hausübungen erhalten Sie maximal 5 Punkte pro Aufgabe. Die Aufgaben werden in den Übungsstunden verteilt und sind auch auf unserer Webseite im TUCaN zu finden. Die Hausübungen können aus- schließlich in den Übungsgruppen zu Beginn der Übung abgegeben werden. Lösungsvorschläge zu den Gruppen- und Hausübungen finden Sie auf der Veranstaltungshomepage.

7 Übungsschein, Bonussystem & Klausurzulassung

Wer mindestens 60% der Hausübungspunkte erzielt, erhält einen Übungsschein.

Wer mindestens 30% der Hausübungspunkte erzielt, wird zu der Klausur zugelassen.

Wichtig:Wer Interesse hat, in der Optimierung eine Diplom-, Master- oder Bachelorarbeit zu schreiben, muss erfolg- reich eine Optimierungsvorlesung beendet haben, das heißt einen Übungsschein erworben haben.

8 Bonussystem

Wer mindestens 60% der Hausübungspunkte erzielt, verbessert seine Klausurnote um 0,3 Punkte.

Wichtig:Das Bonussystem wird nicht berücksichtigt, wenn die Klausur nicht bestanden ist!

9 Ingenieure

Für die Ingenieure wurden folgende Regelungen getroffen:

Übungsschein 40%

Klausurzulassung 20%

Bonussystem 40%

10 Sprechstunden

Sprechstunde Raum

Dr. Nicole Megow Dienstags 10.00-11.00 S410|144 (Dolivostr. 15) und nach Absprache Konstantin Pertschik Donnerstags 13.30-14.20 S215|210

Daniel Nowak Dienstags 16.15-17.00 S215|336 Philip Walter Mittwochs 13.00-14.00 S215|345 Sandra Meyer Montags 13.15-14.15 S215|336 Stefan Schwarzkopf Montags 12.15-13.00 S215|415

Referenzen

ÄHNLICHE DOKUMENTE

Zeichnen Sie dazu ein zweidimensionales Polyeder, wählen Sie eine Ecke q und einen inneren Punkt p einer Kante und skizzieren Sie jeweils die Kegel N und Z.. Dann ist F die Menge

Wie viel ha soll er mit Kartoffeln, wie viel mit Weizen und wie viel mit Rüben bepflanzen, um einen optimalen Gewinn zu erzielen.. Erstellen Sie ein mathematisches Modell zu

(h) Ist für eine Optimallösung eines linearen Programm eine Ungleichung nicht aktiv, so hat in jeder optimalen Dual- lösung die entsprechende Dualvariable den Wert Null. (i)

Für die Bewirtschaftung stehen insgesamt maximal 420 Arbeitstage pro Jahr zur Verfügung;.. 1 ha Freiland erfordert 40 Arbeitstage im Jahr, 1 ha überdachtes Land dagegen 240

(a) Die Projektion einer konvexen Menge auf einen affinen Teilraum ist wieder eine konvexe Menge. (b) Die konvexe Hülle einer Menge M ist die Menge aller Konvexkombinationen von

Zu den angegebenen Restriktionen kommen noch folgenden hinzu: Auf Grund vertraglicher Verpflichtungen sind von P2 mindestens 30t herzustellen; auf dem Markt können höchstens 40t von

Verifiziere für jeden Eckpunkt (algebraisch und geometrisch), ob die KKT-

Empfängt das GPS-Gerät die Signale von mindestens vier Satelliten, läßt sich daraus die aktuelle Zeit sowie die aktuelle Position des GPS-Geräts bestimmen. Stelle