Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Robust optimization II

In diesem Teil der Vorlesung lernst Du die fundamentalen Prinzipien der robusten Optimierung und verschiedene Anwendungsbereiche kennen.

• Definition und Eigenschaften der robusten Optimierung
• Unterschiede zu klassischen Optimierungsmethoden
• Anwendungsfelder wie Finanzwesen, Logistik und Produktion
• Nutzung von robusten Modellen zur Risikominimierung
• Fallbeispiele aus der Praxis und theoretische Analysen

Dieser Abschnitt deckt die mathematischen Konzepte ab, die der robusten Optimierung zugrunde liegen, einschließlich notwendiger theoretischer Modelle und Methoden.

• Mathematische Formulierung von Optimierungsproblemen
• Einführung in Unsicherheitsmodellierung und -management
• Konzepte der konvexen Optimierung und Dualität
• Stabilität und Sensitivitätsanalyse von Lösungen
• Beweisführung und theoretische Grundlagen zur Lösung robuster Probleme

Hier konzentrierst Du Dich auf die praktischen Aspekte der robusten Optimierung durch die Betrachtung von Algorithmen und Lösungsverfahren.

• Einführung und Vergleich klassischer Optimierungsalgorithmen
• Speziell angepasste Algorithmen für robuste Optimierung
• Numerische Verfahren und Implementierungsdetails
• Komplexität und Effizienz von Algorithmen
• Softwaretools und deren Anwendung in der Praxis

In Fallstudien bekommst Du einen umfassenden Einblick in die Anwendung robuster Optimierung in verschiedenen realen Szenarien.

• Detaillierte Fallstudie zur Optimierung in der Finanzbranche
• Logistikoptimierung unter Unsicherheit
• Robuste Planungsprobleme in der Produktion
• Praxisnähe durch Kooperationen mit Industriepartnern
• Analyse und Diskussion von Ergebnissen und Erfahrungen