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

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Discrete optimization II - Cheatsheet
Discrete optimization II - Cheatsheet Simplex-Algorithmus Definition: Simplex-Algorithmus: Verfahren zur Lösung linearer Optimierungsprobleme. Details: Startet in einer Ecke des zulässigen Bereichs, bewegt sich entlang der Kanten Ziel ist Minimierung oder Maximierung einer linearen Zielfunktion Benutzt Pivot-Operationen zur Verbesserung der Zielfunktion in jedem Schritt Erzeugt eine Folge von Basi...

Discrete optimization II - Cheatsheet

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Discrete optimization II - Exam
Discrete optimization II - Exam Aufgabe 1) Simplex-Algorithmus: Du bist als Praktikant in einem Unternehmen tätig, das lineare Optimierungsprobleme löst. Heute besteht Deine Aufgabe darin, ein vorgegebenes Problem mit dem Simplex-Algorithmus zu lösen. Startet in einer Ecke des zulässigen Bereichs, bewegt sich entlang der Kanten Ziel ist die Minimierung oder Maximierung einer linearen Zielfunktion ...

Discrete optimization II - Exam

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Was ist der Simplex-Algorithmus?

Was beschreibt eine mathematische Formulierung des Simplex-Algorithmus?

Welche Methode verwendet der Simplex-Algorithmus zur Verbesserung der Zielfunktion?

Was beschreibt die Dualitätstheorie in der Optimierung?

Welche Bedingung beschreibt die schwache Dualität in der linearen Programmierung?

Was ist die starke Dualität in der linearen Programmierung?

Was ist das Branch-and-Bound Verfahren?

Welche zwei Hauptschritte umfasst das Branch-and-Bound Verfahren?

Nennen Sie ein Beispielproblem, das mit Branch-and-Bound gelöst werden kann.

Was ist das Ziel des Cutting-Plane Verfahrens?

Was ist ein Beispiel für einen Schnitt im Cutting-Plane Verfahren?

Wann endet der iterative Prozess im Cutting-Plane Verfahren?

Was ist der Zweck des Ford-Fulkerson Algorithmus?

Welchen Suchalgorithmus kann der Ford-Fulkerson Algorithmus verwenden?

Wann wird der maximale Fluss im Ford-Fulkerson Algorithmus erreicht?

Was besagt der Min-Cut Max-Flow Satz?

Was versteht man unter der Flussfunktion (f)?

Wie definiert man den Max-Fluss in einem Netzwerk?

Was ist die Hauptidee hinter Genetischen Algorithmen?

Was versteht man unter 'Fitnessfunktion' in Genetischen Algorithmen?

Welche Rolle spielt die Mutation in Genetischen Algorithmen?

Was ist ein NP-vollständiges Problem?

Welche Eigenschaft hat ein Problem, das in NP liegt?

Was passiert, wenn ein NP-vollständiges Problem in polynomieller Zeit gelöst wird?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Discrete optimization II an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Lineare Programmierung

Die grundlegenden Konzepte der linearen Programmierung werden behandelt, einschließlich Modellierung und Lösungsmethoden.

  • Simplex-Algorithmus
  • Dualitätstheorie
  • Sensitive-Analyse
  • Lineare Ungleichungen und geometrische Interpretation
  • Anwendungen in der Wirtschaft und Technik
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02
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Ganzzahlige Optimierung

Fokus auf Optimierungsmethoden, bei denen Lösungen nur ganzzahlige Werte annehmen können.

  • Branch-and-Bound Verfahren
  • Cutting-Plane Verfahren
  • Mischen von ganzzahligen und kontinuierlichen Variablen
  • Benders' Zerlegung
  • Praktische Anwendungen in der Logistik und im Scheduling
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03
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Netzwerkflüsse

Untersuchung von Optimierungsproblemen in Netzwerken, einschließlich Methoden zur Lösung von Flussproblemen.

  • Ford-Fulkerson Algorithmus
  • Min-Cut Max-Flow Theorem
  • Kürzeste Wege Probleme
  • Maximum Flow Problem
  • Transport- und Zuweisungsprobleme
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04
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Metaheuristiken

Einführung in heuristische und metaheuristische Methoden zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

  • Genetische Algorithmen
  • Simulated Annealing
  • Tabu-Suche
  • Ameisenkolonien-Optimierung
  • Anwendungen in der Produktionsplanung und im Fahrzeugrouting
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05
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Komplexität und Approximationsalgorithmen

Analyse der Komplexität von Optimierungsproblemen und die Entwicklung von näherungsweisen Lösungsansätzen.

  • P vs NP Problem
  • NP-vollständige Probleme
  • Approximationstechniken
  • Greedy-Algorithmen
  • Anwendungen und Grenzen von Approximationsalgorithmen
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Discrete Optimization II an der Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Discrete Optimization II' im Fachbereich Informatik an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir vertiefende Kenntnisse in der diskreten Optimierung. Ergänzend zur Theorie werden praxisnahe Übungen angeboten, um das Gelernte anzuwenden und zu festigen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen 90-minütigen Vorlesungen und begleitenden Übungen.

Studienleistungen: Die Studienleistung erfolgt in Form einer schriftlichen Prüfung am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Die Veranstaltung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Lineare Programmierung, Ganzzahlige Optimierung, Netzwerkflüsse, Metaheuristiken, Complexity and Approximation Algorithms

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.

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