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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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Optimization in industry and economy - Cheatsheet
Optimization in industry and economy - Cheatsheet Formulierung linearer Optimierungsprobleme Definition: Formulierung eines Problems zur Maximierung oder Minimierung einer linearen Funktion unter Berücksichtigung linearer Gleichungen und Ungleichungen als Einschränkungen. Details: Allgemeine Form: Maximiere/Minimiere \( c^T x \ ) Einschränkungen: \( Ax \leq b \) Zusätzliche Bedingungen: \( x \geq ...

Optimization in industry and economy - Cheatsheet

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Optimization in industry and economy - Exam
Optimization in industry and economy - Exam Aufgabe 1) Du bist Teil eines Teams, das für ein Produktionsunternehmen arbeitet. Das Unternehmen produziert drei Produkte: A, B und C. Jedes Produkt benötigt verschiedene Mengen an zwei Rohstoffen: R1 und R2. Die Verfügbarkeiten der Rohstoffe sind begrenzt. Deine Aufgabe ist es, den Produktionsplan so zu optimieren, dass der Gesamtgewinn maximiert wird....

Optimization in industry and economy - Exam

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Was ist das Ziel bei der Formulierung linearer Optimierungsprobleme?

Welche Struktur haben die Einschränkungen bei linearen Optimierungsproblemen?

Welche Bedingung muss zusätzlich bei linearen Optimierungsproblemen erfüllt sein?

Was ist der Simplex-Algorithmus?

Wie beginnt der Simplex-Algorithmus?

Welche Operationen führt der Simplex-Algorithmus durch, um die Zielfunktion zu optimieren?

Was beschreibt das Branch-and-Bound Verfahren?

Welche drei Hauptschritte beinhaltet das Branch-and-Bound Verfahren?

Für welche Arten von Optimierungsproblemen ist das Branch-and-Bound Verfahren anwendbar?

Was ist Bellmans Prinzip der optimalen Kontrolle?

Welche Rekursionsformel wird im Bellman-Prinzip verwendet?

Was beschreibt der Diskontfaktor (\beta) im Bellman-Prinzip?

Was beschreibt ein Maximaler Fluss Algorithmus?

Was ist ein Residualnetzwerk?

Was besagt die Flusserhaltungsbedingung in einem Netzwerk?

Was sind Metaheuristiken?

Was sind die Hauptbestandteile des genetischen Algorithmus (GA)?

Was beschreibt der Abkühlplan im Simulated Annealing?

Was besagt das Konzept der Dualität in der linearen Programmierung?

Was versteht man unter schwacher Dualität in der linearen Programmierung?

Wie lautet die Formel des Primärproblems in Standardform?

Was ist Gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung?

Welche Methoden werden zur Lösung von gemischt-ganzzahliger linearer Programmierung verwendet?

Was macht gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung schwieriger zu lösen als reine lineare Programmierung?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Optimization in industry and economy an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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Lineare Programmierung

Lineare Programmierung bietet grundlegende Konzepte zur Lösung von Optimierungsproblemen, die durch lineare Gleichungen und Ungleichungen modelliert werden.

  • Formulierung linearer Optimierungsprobleme
  • Simplex Algorithmus zur Problemlösung
  • Dualität in der linearen Programmierung
  • Sensitivitätsanalyse
  • Anwendungen in Transport- und Zuordnungsprobleme
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Ganzzahlige Optimierung

Ganzzahlige Optimierung befasst sich mit Optimierungsproblemen, bei denen einige oder alle Entscheidungsvariablen ganzzahlig sein müssen.

  • Grundlagen der ganzzahligen Programmierung
  • Branch-and-Bound Verfahren
  • Gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung
  • Schnittebenenmethoden
  • Anwendungsfälle in Logistik und Produktionsplanung
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Dynamische Programmierung

Dynamische Programmierung ist eine methodische Herangehensweise zur Lösung von Problemen, die in kleinere, überlappende Teilprobleme zerlegt werden können.

  • Bellmans Prinzip der optimalen Kontrolle
  • Rekursive Formulierung von Teilproblemen
  • Deterministische und stochastische dynamische Programmierung
  • Anwendungen in Inventar- und Produktionssteuerung
  • Multistage Entscheidungsprozesse
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Netzwerkflussprobleme

Netzwerkflussprobleme beschäftigen sich mit der Optimierung des Flusses in einem Netzwerk mit vorgegebenen Kapazitäten.

  • Maximaler Fluss Algorithmus
  • Min-Cost Flow Problem
  • Netzwerk Simplex Algorithmus
  • Anwendungen in der Verkehrsplanung
  • Netzwerkdesign und -verbesserung
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Heuristische Verfahren

Heuristische Verfahren bieten Lösungsansätze für komplexe Optimierungsprobleme, für die keine exakte Lösungsmethode bekannt oder praktikabel ist.

  • Grundlagen der Heuristik
  • Metaheuristiken wie genetische Algorithmen und Simulated Annealing
  • Lokale Suche und Tabu-Suche
  • Evaluierung heuristischer Verfahren
  • Praktische Anwendungen in der Industrie
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Optimization in industry and economy an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Optimization in industry and economy' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir fundierte Kenntnisse in der Anwendung von Optimierungstechniken in der Industrie und Wirtschaft. Diese Vorlesung, die im Rahmen des Informatikstudiums angeboten wird, versorgt Dich mit den notwendigen Werkzeugen und Herangehensweisen, um reale Probleme effizient zu lösen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Vorträgen und Übungen, die sich gleichmäßig auf das Semester verteilen.

Studienleistungen: Die Leistungskontrolle erfolgt durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Lineare Programmierung, Ganzzahlige Optimierung, Dynamische Programmierung, Netzwerkflussprobleme, Heuristische Verfahren, Anwendungen in der Industrie und Wirtschaft

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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