The goal is to address importat optimization problems as regards their mathematical formaulation and their efficient solution. In partiuclar concepts which are covered include constraint versus unconstraint optimization, convex optimization, duality, nonlinear optimization, discrete optimization and relaxation. A few important methods are covered including conjugate gradient, quasi Newton methods, interior point methods, Lagrange multipliers and barrier functions, and exemplary global optimization methods such as evolutionary strategies or local search.
Programmierkenntnisse (Python oder vergleichbar), Grundlagen Mathematik,
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum | |
---|---|---|---|---|---|
wöchentlich | Di | 12-14 | H13 | 11.10.2021-04.02.2022
nicht am: 12.10.21 / 19.10.21 / 02.11.21 / 16.11.21 / 28.12.21 / 04.01.22 |
Verstecke vergangene Termine <<
Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
---|---|---|---|
39-Inf-AOpt Applied Optimisation | Applied Optimisation | - | Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
The lecture will be accompanied by combined practical / theoretical exercises and a final exam.
Diese Webseite verwendet Cookies und ähnliche Technologien. Einige davon sind essentiell, um die Funktionalität der Website zu gewährleisten, während andere uns helfen, die Website und Ihre Erfahrung zu verbessern. Falls Sie zustimmen, verwenden wir Cookies und Daten auch, um Ihre Interaktionen mit unserer Webseite zu messen. Sie können Ihre Einwilligung jederzeit unter Datenschutzerklärung einsehen und mit der Wirkung für die Zukunft widerrufen. Auf der Seite finden Sie auch zusätzliche Informationen zu den verwendeten Cookies und Technologien.