Modulbeschreibung

Operations Research 1

ECTS-Credits:
4
Lernziele:

Die Studierenden lernen Modellierungsansätze und mathematische Methoden kennen, die helfen, anspruchsvolle Optimierungsaufgaben aus der Industrie und der Betriebswirtschaft erfolgreich zu bearbeiten. Die bearbeiteten Anwendungen liegen vor allem im Operations-Management & Logistics.  

Fokus liegt auf der mathematischen Modellierung von deterministischen Systemen und auf der selbstständigen Entwicklung von einfachen Algorithmen für praktische Optimierungsaufgaben.

Kurse in diesem Modul

Operations Research 1:

Themen/Lernblock: Mathematische Programmierung

  • Einführung: Variablen, Parameter und Indices als Bausteinen für lineare Modelle mit Zielfunktion und Nebenbedingungen
  • Modelle mit binären Variablen; Modellierung von logischen Nebenbedingungen (A oder B, A und B, wenn A dann B), Sprungkosten u.v.m.
  • Standard (Matrix-) Form der mathematischen Programmierungsmodelle; Optimierung mit Hilfe vom Matlab ILP Solver; Interpretation und Validierung der Ergebnisse

 

Themen/Lernblock: Graphentheorie

  • Einführung: Knoten und Kanten; Pfade, Bäume und Flüsse; Kanten- und Knotenfärbungen
  • Algorithmen für Bestimmung des kürzesten Pfades, des minimalen Spannbaums und des maximalen Flusses. Übersicht der breiten Anwendungsmöglichkeiten dieser Algorithmen
  • das Traveling Salesman Problem und die sogenannte «kombinatorische Explosion»

 

Themen/Lernblock: Kombinatorische Optimierung

  • Einführung: globales Optimum, lokales Optimum, Nachbarschaft
  • Konstruktionsheuristiken & Verbesserungsheuristiken
  • Neustarts & Randomisierung
  • simulierte Abkühlung und Genetische Algorithmen und weitere Meta-Heuristiken
  • Praxisbeispiel: Optimierung von Bestückungsmaschinen
Vorlesung mit 2 Lektionen pro Woche
Uebung mit 2 Lektionen pro Woche
Disclaimer

Diese Beschreibung ist rechtlich nicht verbindlich! Weitere Informationen finden Sie in der detaillierten Modulbeschreibung.