Lernziele:

Die Studierenden sind nach dem Besuch dieser Veranstaltung in der Lage praktische Optimierungsprobleme mit Hilfe von kommerziellen Softwarepaketen (Solver) rechnergestützt zu modellieren und zu lösen. Sie kennen fortgeschrittene Modellierungstechniken und können diese selbständig auf gegebene Problemstellungen anwenden, indem sie entsprechende Lösungsverfahren in gängigen Modellierungs- und Optimierungsumgebungen implementieren.


Inhalte:

  • Optimierungsprobleme und –verfahren
  • Modellierung praktischer Optimierungsprobleme
  • Multikriterielle Optimierung
  • Algorithmische Lösungsverfahren
  • Branch and Bound Verfahren, Schnittebenenverfahren, Spaltengenerierung
  • Kommerzielle Softwarepakete (Solver, insb. FICO Xpress)

Literatur:

  • Kallrath, J. (2002): Gemischt-ganzzahlige Optimierung: Modellierung in der Praxis
  • Mellouli, T., Suhl, L. (2006): Optimierungssysteme
  • T’kindt, V., Billaut, J.-C. (2006): Multicriteria Scheduling – Theory, Models and Algorithms, 2. Auflage
  • Williams, P. H. (1999): Model Building in Mathematical Programming, 4. Auflage
 

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