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Bachelorprojekt - Operations Research URL PDF XML

Modulcode: WInf-ProjOR
Englische Bezeichnung: Bachelor project - Operations Research
Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Klaus Jansen
Turnus: jedes Jahr im WS (WS17/18 WS18/19 WS19/20 WS20/21 WS21/22 WS23/24)
Präsenzzeiten: 3PÜ 1S
ECTS: 6
Workload: 45 Std. betreute Projektarbeit, 120 Std. eigenständige Projektarbeit, 15 Std. Projektpräsentationen
Dauer: ein Semester
Modulkategorien: BSc-WInf-Proj (BSc WInf (21)) Proj (BSc WInf (15))
Lehrsprache: Deutsch
Voraussetzungen: Info

Kurzfassung:

Es werden in kleinen Gruppen praktische Optimierungsprobleme (z. B. Sportligaoptimierung oder Transportoptimierung) behandelt. Hauptaugenmerk liegt hierbei einerseits auf den Designtechniken, andererseits auf Fragen der Effizienz bei der Implementierung.

Lernziele:

Die Studierenden erlernen die Behandlung und Optimierung praktischer Fragestellungen mittels Operations Research. Sie lernen dazu die grundlegenden Methoden und Techniken kennen.

Die Studierenden sammeln Erfahrung, bekannte Methoden auf andere praktische Problemstellungen zu übertragen, diese zu verbessern, oder neue Methoden zu entwickeln. Sie lernen ihre Lösungen anzuwenden und effizient am Computer zu implementieren. Zudem werden Erfahrungen in der Projektarbeit und in der wirtschaftlichen Praxis gemacht.

Lehrinhalte:

Optimierungsprobleme sind ein spannendes Thema, dass in vielen Bereichen des täglichen Lebens wie auch in der Wirtschaft auftritt. Im Bereich des Operations Research werden eine Vielzahl von Methoden zur Lösung von Optimierungsproblem verwendet, wie z.B. Methoden der (ganzzahligen) linearen Programmierung, Branch-and-Bound Verfahren oder dynamischer Programmierung. Viele der Probleme sind so komplex, dass schon bei kleinen Probleminstanzen der Zeitaufwand für das Finden einer optimalen Lösung nicht mehr vertretbar ist. Deshalb werden auch approximative und heuristische Lösungsverfahren betrachtet, diese haben typischerweise sehr viel bessere Laufzeiten, finden aber nicht unbedingt eine optimale Lösung. Beispiele für solche Verfahren sind Greedy-Algorithmen oder Metaheuristiken, wie lokale Suche oder evolutionäre Algorithmen.

Es werden, zum Teil in Kooperation mit Firmen, Optimierungsalgorithmen mit Methoden des Operations Research für ein gegebenes Problem entworfen, implementiert und getestet. Mögliche Probleme sind zum Beispiel: Fluglinienplanung (Fleet Assignment), Touren- und Routenplanung, Robuste Algorithmen zur Bahnoptimierung, Sportliga-Optimierung, Stundenplan-Optimierung, Zeichnen von Graphen.

Weitere Voraussetzungen:

Vorlesungen Algorithmen und Datenstrukturen, sowie Einführung in Operations Research.

Prüfungsleistung:

Die Prüfungsleistung setzt sich nach folgendem Schema zusammen:

  • Implementierung und Dokumentation (50%)
  • Abschlusspräsentation (20%)
  • Wissenschaftliche Ausarbeitung (30 %)

Implementierung, Dokumentation und die Abschlusspräsentation sind Leistungen die in der Gruppe erbracht werden. Die wissenschaftliche Ausarbeitung ist hingegen eine Einzelleistung.

Lehr- und Lernmethoden:

Die Bearbeitung erfolgt als eigenständige Leistung in Gruppenarbeit unter Betreuung.

Verwendbarkeit:

Literatur:

Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Verweise:

Kommentar: