Modulcode:	Inf-NLOpt-W
Englische Bezeichnung:	Nonlinear Optimization for Business Informatics
Modulverantwortliche(r):	Prof. Dr. Thomas Slawig
Turnus:	unregelmäßig (WS13/14)
Präsenzzeiten:	2V 1Ü
ECTS:	4
Workload:	30 Std. Vorlesung, 15 Std. Präsenzübung, 75 Std. Selbststudium
Dauer:	ein Semester
Modulkategorien:	AM-IDWM (MSc WInf)
Lehrsprache:	Deutsch
Voraussetzungen:

Kurzfassung:

Es werden ausgewählte Aspekte der Theorie und Algorithmen zur Lösung von nichtlinearen, in reellen Variablen formulierten Optimierungsaufgaben mit und ohne Restriktionnen für Anwendungen in Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften behandelt. Bei den Algorithmen werden sowohl ableitungsbasierte (Gradienten-, Newton-Verfahren u.a.) als auch ableitungsfreie Verfahren (evolutionäre Algorithmen) behandelt.

Lernziele:

Die Studierenden kennen die grundlegenden theoretischen Aussagen zu Existenz und Eindeutigkeit von nichtlinearen Optimierungsproblemen. Sie können für unrestringierte und restringierte Probleme passende Algorithmen auswählen, implementieren bzw. geeignete Softwarebibliotheken einbinden und anwenden. Sie kennen die typischen Problematiken bei Optimierungsläufen und können deren Ergebnisse darstellen und bewerten.

Lehrinhalte:

• Existenz- und Eindeutigkeitsaussagen für Optimierungsprobleme
• Optimalitatskriterien
• Lokale, gradientenbasierte Optimierungsverfahren
• Methoden der Ableitungsberechnung
• Newton und Quasi-Newton-Verfahren
• Trust-Region-Verfahren
• Evolutionäre Algorithmen
• Verfahren für restringierte Probleme

Weitere Voraussetzungen:

Mathematik-Grundausbildung des BSc Wirtschaftsinformatik (einzelne zusätzliche Inhalte werden in den ersten Übungen in Kompaktform vermittelt), Kenntnisse in einer höheren Programmiersprache (C/C++, Java, Fortran etc.) oder in Matlab/ Octave oder einer Skriptsprache (Python).

Prüfungsleistung:

Mündliche Modulprüfung auf Basis der schriftlichen Übungs- und der Programmieraufgaben.

Lehr- und Lernmethoden:

Vorlesung, Gruppenarbeit, selbständiges Bearbeiten und Präsentieren von Übungsaufgaben.

Verwendbarkeit:

Akzentmodul im MSc Wirtschaftsinformatik

Literatur:

Alt: Nichtlineare Optimierung, Vieweg

Kosmol: Numerische Behandlung von nichtlinearen Gleichungssystemen und Optimierungsaufgaben, Teubner

Luenberger: Linear and Nonlinear Programming, Addison Wesley

Gerdes, Klawonn, Kruse: Evolutionäre Algorithmen, Vieweg

Verweise:

s. MS1604-Nichtlineare Optimierung im MSc-Studiengang Informatik

Kommentar:

Das Modul umfasst ausgewählte Inhalte des Moduls MS1604-Nichtlineare Optimierung im MSc-Studiengang Informatik. Im Semester werden die jeweiligen Anteile und ihr zeitlicher Umfang entsprechend angekündigt.