Kursprogramm
Inhalt:
Der Studierende soll mit den Grundlagen des Operations Research vertraut gemacht werden, um die modernen Techniken des OR in der Praxis auswählen, gestalten und einsetzen zu können. Teil I der Vorlesung gliedert sich wie folgt:
• Beispiele für typische OR-Probleme.
• Lineare Optimierung: Grundbegriffe, Simplexmethode, Dualität, Sonderformen des Simplexverfahrens, Sensitivitätsanalyse, Parametrische Optimierung, Multikriterielle Optimierung, Spieltheorie.
• Graphen und Netzwerke: Grundbegriffe der Graphentheorie, kürzeste Wege in Netzwerken, Terminplanung von Projekten, maximale Flüsse in Netzwerken.
Ergänzende Informationen:
Siehe Modulhandbuch und Ilias.
Tutorien (Leitung: Dr. Fabian Dunke):
Der Stoff der Vorlesung wird in wöchentlich stattfindenden Tutorien vertieft und geübt.
Start der Tutorien: Montag, 25. April 2022.
Online-Tests(Leitung: Dr. Fabian Dunke):
Durch das Bestehen regelmäßiger Online-Tests im ILIAS haben Sie die Möglichkeit, einen Klausurbonus zu erwerben. Einzelheiten dazu sind in Ilias verfügbar.
Rechner-Übung (Leitung: Dr. Fabian Dunke):
Die Rechnerübung ermöglicht den Einstieg in die computer-gestützte mathematische Optimierung mit Hilfe des CPLEX Optimization Studios. Hierzu werden Tutorial-Videos und weitere Materialien in ILIAS bereitgestellt.
Literatur:
S. Nickel, O. Stein, K.-H. Waldmann, Operations Research, Springer, 2014.
S. Nickel, S. Rebennack, O. Stein, K.-H. Waldmann, Operations Research, 3. Auflage, Springer, erscheint 2022.
F.S. Hillier, G.J. Lieberman, Introduction to Operations Research, McGraw-Hill, 2005.
K.G. Murty, Operations Research, Prentice-Hall, 1995.
K. Neumann, M. Morlock, Operations Research, Hanser, 2002.
J. Nocedal, S. Wright, Numerical Optimization, Springer, 2006.
W.L. Winston, Operations Research - Applications and Algorithms, PWS-Kent, 1991.
