Inhalt

• Einführung in die Modellierung von Optimierungsproblemen
• Grundlegende Algorithmen der beschränkten Optimierung: Simplex, Innere-Punkt-Verfahren, Primal-Dual Hybrid Gradient
• Grundlagen der gemischt-ganzzahligen Optimierung: Modellierung mit diskreten Variablen, Branch-&-Bound
• Numerik und Performance Tuning von Optimierungssolvern
• Komponenten Optimierungssolver: Presolve, Heuristiken, Schnittebenen
• Spezielle Themen: Multikriterielle Optimierung, Parallelisierung, Open-source Solver und Modellierungsframeworks

Dozent: Dr.-Ing. Vassilios Yfantis

Betreuer: M.Sc. Mario Klostermeier

Weiterführende Informationen, insbesondere klausurrelevante In­for­ma­tionen und gegebenenfalls Änderungen von Vorlesungs- und Übungs­terminen, werden über das OLAT kommuniziert. Der Zugangs­code zum OLAT wird in der ersten Vorlesung bekannt gegeben.

OLAT-Kurs: Link