Modulbeschreibung

1. Grundlagen & Wiederholung
1.1 Univariate Funktionen
1.2 Multivariate Funktionen 
1.3 Matlab
2 Univariate Optimierung
2.1 Definitionen und Grundlegendes
2.2 Klassifikation von Optimierungsproblemen
2.3 Analytische Lösung von univariaten, reelwertigen Optimierungsproblemen mit und ohne Nebenbedingungen
2.4 Grafische Lösung von univariaten, reelwertigen Optimierungsproblemen
2.6 Univariate Integer Optimierungsproblem
2.5 Univariate Optimierungsaufgaben in der Praxis
3.1 Analytische Lösung von Reelwertigen, Multivariaten Optimierungsproblemen ohne Nebenbedingungen
3.2 Bivariate Linear Programming: Reelwertige, Bivariate Optimierungmit Linearer Zielfunktion und Linearen Nebenbedingungen
3.3 Nonlinear Programming: Reelwertige, Bivariate Optimierung mit Nebenbedingungen
3.4 Bivariate Integer-Optimierung
3.5 Bivariate Mixed-Integer-Optimierung
3.6 Kombinatorische Optimierung
4 Algorithmen und das Newton-Verfahren
5 Das Simplex-Verfahren zur Lösung von LP-Problemen
5.3 Fallstudie Diet Problems
6 Das SQP-Verfahren zur Lösung von NLP-Problemen
7 Relaxation und Enumeration zur Lösung von Integer- und mixed-integer Problemen