Log out Zur App
Zur App

Lerninhalte finden

Features

Entdecke

Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Einführung in die Optimierung

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Mathematik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

TU München

Master of Science Mathematik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

So erstellst du deine eigenen Lernmaterialien in Sekunden

  • Lade dein Vorlesungsskript hoch
  • Bekomme eine individuelle Zusammenfassung und Karteikarten
  • Starte mit dem Lernen

Lade dein Skript hoch!

Zieh es hierher und lade es hoch! 🔥

Jetzt hochladen

Die beliebtesten Lernunterlagen deiner Kommilitonen

Jetzt hochladen
Einführung in die Optimierung - Cheatsheet
Grundlagen der Linearen Programmierung Definition: Grundlagen der Linearen Programmierung: Methode zur Lösung von Optimierungsproblemen mit einer linearen Zielfunktion und linearen Nebenbedingungen. Details: Zielfunktion: \( \text{maximiere / minimiere } c^T x \) Nebenbedingungen: \( A x \leq b \) und \( x \geq 0 \) Machbare Menge: Polyeder \( P = \{ x \mid A x \leq b, x \geq 0 \} \) Optimale Lösu...

Einführung in die Optimierung - Cheatsheet

Zugreifen
Einführung in die Optimierung - Exam
Aufgabe 1) Ein Unternehmen produziert zwei Produkte, P1 und P2, unter Verwendung von zwei Rohstoffen, R1 und R2. Um diese Produkte zu produzieren, benötigt das Unternehmen jeweils Arbeitsstunden von R1 und R2. Die folgenden Angaben sind bekannt: Produkt P1 benötigt 2 Einheiten von R1 und 3 Einheiten von R2. Produkt P2 benötigt 4 Einheiten von R1 und 1 Einheit von R2. Der gesamte verfügbare Vorrat ...

Einführung in die Optimierung - Exam

Zugreifen

Bereit für die Klausur? Teste jetzt dein Wissen!

Was versteht man unter der Zielfunktion der Linearen Programmierung?

Welche Bedingungen müssen in der Linearen Programmierung erfüllt sein?

Was ist ein Polyeder in der Linearen Programmierung?

Welche Zielsetzung hat der Simplex-Algorithmus?

Was sind die Grundlagen des Simplex-Algorithmus?

Wann endet der Simplex-Algorithmus?

Was behandelt die Dualitätstheorie in der Optimierung?

Was untersucht die Sensitivitätsanalyse?

Was sind Schattenpreise in der Optimierung?

Was ist das Newton-Verfahren?

Welche Art der Konvergenz hat das Newton-Verfahren in der Nähe eines Optimums?

Was wird für das Newton-Verfahren benötigt?

Was ist das Ziel der Branch-and-Bound-Techniken?

Welche Hauptschritte umfasst die Branch-and-Bound-Methode?

Welche Art von Problemen eignet sich besonders für die Anwendung von Branch-and-Bound?

Was ist Simulated Annealing?

Was ist der Zweck der Tabu-Liste in Tabu Search?

Wie akzeptiert Simulated Annealing schlechtere Lösungen während der Suche?

Weiter
In App öffnen

Diese Konzepte musst du verstehen, um Einführung in die Optimierung an der TU München zu meistern:

01
01

Lineare Optimierung

Dieser Abschnitt behandelt die Grundlagen der linearen Optimierung, einschließlich Modellierung, Lösungsverfahren und Anwendungsbereiche. Hier werden lineare Programme analysiert und optimiert.

  • Grundlagen der Linearen Programmierung
  • Simplex-Algorithmus
  • Dualitätstheorie und Sensitivitätsanalyse
  • Anwendung von linearen Modellen in der Praxis
  • Ganzzahlige lineare Optimierung
Karteikarten generieren
02
02

Nichtlineare Optimierung

In diesem Abschnitt werden die Methoden und Techniken der nichtlinearen Optimierung vorgestellt, die wesentliche Werkzeuge für viele praktische Anwendungen sind.

  • Grundlagen und Eigenschaften nichtlinearer Probleme
  • Lagrange-Multiplikatoren und KKT-Bedingungen
  • Gradientenverfahren
  • Newton-Verfahren
  • Quasi-Newton-Verfahren und andere Heuristiken
Karteikarten generieren
03
03

Angewandte Optimierungstechniken

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Anwendung von Optimierungsmethoden in praktischen und industriellen Kontexten. Es wird ein Zusammenhang zwischen Theorie und Praxis hergestellt.

  • Anwendung in der Logistik und im Supply Chain Management
  • Einsatz in der Finanzwirtschaft und Investmentstrategien
  • Optimierung in der Produktionsplanung
  • Energieoptimierung und Ressourcenmanagement
  • Forschung und Entwicklung in der Optimierung
Karteikarten generieren
04
04

Algorithmen zur Optimierung

Detaillierte Untersuchung und Implementierung von Algorithmen zur Lösung verschiedener Optimierungsprobleme. Algorithmen spielen eine zentrale Rolle in der Effizienz und Effektivität der Lösungsmethoden.

  • Greedy-Algorithmen
  • Evolutionäre Algorithmen
  • Metaheuristische Verfahren: Simulated Annealing, Tabu Search
  • Branch-and-Bound Techniken
  • Dynamische Programmierung
Karteikarten generieren
05
05

Abschlussprüfung und Leistungsnachweis

Dieser Abschnitt erklärt das Prüfungsformat und die Prüfungsvorbereitung für die Optimierungskurse. Es gibt wichtige Hinweise zur Leistungsbeurteilung und Bewertungskriterien.

  • Format und Struktur der schriftlichen Prüfung
  • Übung und Prüfungsvorbereitung
  • Beurteilungskriterien
  • Rückblick und Wiederholung der Hauptthemen
  • Tipps zur effektiven Zeitnutzung während der Prüfung
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der TU München

Einführung in die Optimierung an TU München - Überblick

Die Vorlesung 'Einführung in die Optimierung' an der Technischen Universität München bietet eine detaillierte Einführung in die theoretischen Grundlagen der Optimierung. Dieser Kurs ist ein Bestandteil des Mathematik-Studiengangs und umfasst sowohl Vorlesungen als auch Übungen. Ziel ist es, Dir ein fundiertes Verständnis der verschiedenen Optimierungstechniken und -algorithmen zu vermitteln, die in vielen Anwendungsbereichen eingesetzt werden können. Die Studienleistungen werden durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters erbracht.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Veranstaltung umfasst eine Einführung in die theoretischen Grundlagen der Optimierung, die Modulstruktur beinhaltet Vorlesungen, Übungen und eine Abschlussprüfung.

Studienleistungen: Die Studienleistungen werden durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters erbracht.

Angebotstermine: Die Vorlesung findet in beiden Semestern, Wintersemester und Sommersemester, statt.

Curriculum-Highlights: Lineare Optimierung, Nichtlineare Optimierung, Angewandte Optimierungstechniken, Algorithmen zur Optimierung

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

Nutzung von StudySmarter:

  • Erstelle Lernpläne und Zusammenfassungen
  • Erstelle Karteikarten, um dich optimal auf deine Prüfung vorzubereiten
  • Kreiere deine personalisierte Lernerfahrung mit StudySmarters AI-Tools
Kostenfrei loslegen

Stelle deinen Kommilitonen Fragen und bekomme Antworten

Melde dich an, um der Diskussion beizutreten
Kostenlos anmelden

Sie haben bereits ein Konto? Login

Entdecke andere Kurse im Master of Science Mathematik

Algebra Kurs ansehen
Analysis 1 Kurs ansehen
Analysis 3 Kurs ansehen
Bachelor's Thesis Kurs ansehen
Diskrete Mathematik Kurs ansehen
Einführung in die Optimierung Kurs ansehen
Einführung in die Programmierung Kurs ansehen
Einführung in die Softwaretechnik Kurs ansehen
Einführung in die Theoretische Informatik Kurs ansehen
Fallstudien der mathematischen Modellbildung Kurs ansehen

Lerne jederzeit. Lerne überall. Auf allen Geräten.

Kostenfrei loslegen