DSS
Decision Sciences & Systems
Technical University of Munich
 

Vorlesung im SS 2020

Operations Research 
(Modul IN0024)


Inhalt

Die Vorlesung soll grundlegene Methoden aus der Optimierung mit Schwerpunkt auf linearer und ganzzahlig linearer Optimierung vermitteln. Daneben werden Mehtoden aus dem Algorithmendesign, der nichtlinearen Optimierung und der Spieltheorie eingeführt. Diese Methoden werden in der Übung anhand von Beispielen angewendet.

  • 27.04 Einführung, Übungseinteilung

  • 30.04 Modellierung linearer Programme und graphische Lösung

  • 04.05 Lösung Linearer Programme, Konvexität

  • 07.05 Der Simplexalgorithmus

  • 11.05 Simplex in Matrixschreibweise, Goal-Programming

  • 14.05 Sensitivitätsanalyse

  • 18.05 Dualitätstheorie, Min-Max-Spiele

  • 28.05 Modellierung ganzzahliger Optimierungsprobleme

  • 04.06 Lösung ganzzahliger Optimierungsprobleme

  • 08.06 Fortgeschrittene Lösungsmethoden

  • 15.06 Schnell lösbare ganzzahlige Probleme: Unimodularität, Matroide

  • 18.06 Netzflussprobleme

  • 29.06 Traveling Salesperson Problem

  • 02.07 Nichtlineare Optimierung

  • 06.07 Spieltheorie

  • Endtermklausur


Organisation

  • Moodle-Kurs: https://www.moodle.tum.de/course/view.php?id=56743

  • Skript:

    • Ein Foliensatz zur Vorlesung wird jeweils nach den Veranstaltungen auf der eLearning-Plattform MOODLE bereitgestellt. Ein Lehrbuch (siehe Empfehlungen unten) ist unerlässlich für die Veranstaltung!

  • Ort und Zeit:

    • Jeweils am Montag werden neue Lehrveranstaltungsinhalte über Moodle bereitgestellt.

    • Ursprünglich war die Vorlesung für Montag und Donnerstag jeweils von 12-14.00 Uhr im Hörsaal 2, "Interims II" geplant. Sollten entsprechende Regelungen erlassen werden, so wird die Präsenzlehrveranstaltung wieder wie geplant abgehalten. Vorerst wird die Lehrveranstaltung digital bereitgestellt und die Lehrveranstaltungsinhalte werden über Moodle am Montag und am Donnerstag digital bereitgestellt.  

  • Anmeldung: Anmeldung zur Vorlesung über TUMonline ist Vorraussetzung um Zugang zu den Lehrmaterialien auf Moodle zu erhalten.

  • Klausur

    • Endtermklausur (120min): TBA

    • Nachholklausur (120min): TBA

  • Anmeldung zur Prüfung:

    • Sie müssen sich neben der Übungs- und Vorlesungsanmeldung auch für die Prüfung anmelden, wenn Sie an ihr teilnehmen wollen. Die Anmeldung für die Endtermklausur ist ab Mitte Mai möglich.

  • Übertragung von Übungspunkten/Notenbonus: 

    • Eine Übertragung von Übungspunkten/Notenbonus aus vorherigen Semestern ist nicht möglich.


Übungsbetrieb

Die Übung unterteilt sich in Zentral- und Tutorübungen. Solange keine Präsenzveranstaltungen möglich sind, gelten folgende Regelungen:

  • In der Zentralübung werden typische Aufgaben zu den einzelnen Themenblöcken vorgerechnet. Die Zentralübung wird über Lernvideos abgehalten. Fragen dazu können Sie in einem Moodle Forum stellen.

  • Für die Tutorien wird wöchentlich ein Aufgabenblatt auf Moodle veröffentlicht. Die Aufgaben der Tutorübungen sollten Sie im Selbststudium lösen, eine Woche nach Veröffentlichung werden Lösungsvorschläge in Moodle bereitgestellt.

  • Unsere Tutoren helfen Ihnen bei Problemen mit den Aufgaben gerne weiter. Bitte nutzen Sie für Fragen, soweit sinnvoll möglich, das Forum auf Moodle – so profitieren möglichst viele Studierende davon und Fragen müssen nur einmal beantwortet werden.

  • Es gibt die Möglichkeit mit dem Tutor über https://meet.lrz.de/ oder https://bbb.rbg.tum.de/ zu sprechen. Die Kapazitäten dafür sind allerdings beschränkt, so dass wir solche Gespräche anbieten aber nicht garantieren können. Die Kontaktaufnahme mit den Tutoren erfolgt über ein Ticketsystem, auf das Sie über Moodle zugreifen können.

  • Eine Einteilung von Tutoren zu fachlichen Themen wird über Moodle bereitgestellt.

Leistungserhebung & Notenbonus

  • Aufgrund der Pandemie wird zur Leistungsbeurteilung primär die Endklausur angeboten. Wir gehen derzeit davon aus, dass diese regulär durchgeführt werden kann.

  • Wir werden zwei Hausaufgabenblätter bereitstellen, über die Sie einen Notenbonus (0.3 Notengrade) erwerben können. Gewertet werden nur handschriftliche Abgaben, die dann eingescannt / abfotografiert über Moodle eingereicht werden können.

  • Beide Hausaufgabenblätter beinhalten 2 Aufgaben, für die Sie jeweils 0, 1 (min. 50% sinnvoll bearbeitet) oder 2 Hausaufgabenpunkte (vollständig sinnvoll bearbeitet) erhalten können. Wenn Sie mindestens 6 der 8 möglichen Hausaufgabenpunkte erhalten, wird Ihnen ein Notenbonus von 0.3 auf eine bestandene Endtermklausur zugesprochen.

  • Ein so erworbener Notenbonus gilt auch für die Wiederholungsklausur des Sommersemesters 2020, ist jedoch nicht auf zukünftige Semester übertragbar.

 


Literatur

  • Domschke, W.; Drexl, A.; Klein, R.; Scholl, A.: Einführung in Operations Research, 5. Auflage, Kap. 1-6, Springer, 2015. (über OPAC elektronisch zugreifbar)

  • Winston, A.: Operations Research, Algorithms and Applications, Whiley&Sons, Duxbury Press, 2003. (Physisch in der Bibliothek erhältlich.)

  • Koop, A.; Moock, H.: Lineare Optimierung – eine anwendungsorientierte Einführung in Operations Research, Springer, 2018.

  • Vanderbei, R.: Linear Programming, 3rd edition, ISOR, 2008.

  • Bertsimas, D.; Tsitsiklis, J.: Introduction to Linear Optimization, Athena Scientific, 1997.

  • Domschke, W.; Drexl, A.; Klein, R.; Scholl, A.: Einführung in Operations Research, 5. Auflage, Kap. 1-6, Springer, 2015.

  • Briskorn, D.: Operations Research, Springer, 2019.

  • Nemhauser, G.; Wolsey, L.: Integer and Combinatorial Optimization, Wiley-Interscience, 1999.

  • Allgemeine Information unter ScienceOfBetter.org


Kontakt

    • Prof. Dr. Martin Bichler
      Raum 01.10.054
      Phone: 289-17532
      Sprechstunde nach Vereinbarung

    • Übungsleitung:
      Maximilian Fichtl

      Raum 01.10.056
      Phone: 289-17528
      E-Mail: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
      Sprechstunde nach Vereinbarung

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