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ONLINE im SoSe 21: Diskrete + Experimentelle Optimierung A - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Langtext
Veranstaltungsnummer 9660 Kurztext FMI-MA0604
Semester SS 2021 SWS 6
Teilnehmer 1. Platzvergabe 15 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 20
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning
Hyperlink
Sprache Englisch
Belegungsfrist Zur Zeit keine Belegung möglich
Abmeldefristen
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung auch durch den Teilnehmer möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Di. 12:00 bis 14:00 w. 20.04.2021 bis
13.07.2021
    findet statt  
Einzeltermine anzeigen Do. 16:00 bis 18:00 w. 15.04.2021 bis
15.07.2021
    findet statt  
Einzeltermine anzeigen Fr. 08:00 bis 10:00 w. 16.04.2021 bis
16.07.2021
    findet statt  
Gruppe 1-Gruppe:



Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Weißing, Benjamin , Dr. rer. nat. verantwortlich
Althöfer, Ingo, Universitätsprofessor, Dr. math. verantwortlich
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät für Mathematik und Informatik
Inhalt
Kommentar

Abstract

In this course we will study the relationship between vector
optimisation and polyhedral projection problems. Interestingly,
solving the (continuous) vector linear programme has deep connections
to the (discrete) problem of enumerating the vertices of a convex
polyhedron given its facet-defining inequalities (vertex enumeration
problem). One part of the course will introduce vector optimisation
according to the modern 'complete lattice' approach, another part will
cover required parts from the theory of convex polyhedra.
In the accompanying exercises we will also investigate software for
solving the problems studied in the lecture and conduct numerical
experiments.
Some prior knowledge about convex analysis would be helpful, but is
not strictly required.


Additional literature

Ehrgott, Matthias: Multicriteria optimization. 2005. 3-540-21398-8

Jahn, Johannes: Vector optimization - Theory, applications, and extensions. 2004. 3-540-20615-9

Ziegler, Günter M.: Lectures on polytopes. 1995. 0-387-94365-X

Grünbaum, Branko: Convex polytopes. 2003. 0-387-00424-6, 0-387-40409-0

Hamel, Andreas H. et al: Set optimization -- A rather short introduction. In: Set Optimization and Applications -- The State of the Art. From Relations to Set-valued Risk Measures. 2015. 978-3-662-48668-9, 978-3-662-48670-2

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2021 , Aktuelles Semester: SoSe 2024

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