Desktop-Bild
WICHTIG
Aktuelle Informationen und Materialien zur Lehrveranstaltung finden Sie im zugehörigen RWTHmoodle-Lernraum.

Mathematische Heuristiken in der diskreten Optimierung

Dozent
Prof. Dr. Christina Büsing
Assistent
Mariia Anapolska, M.Sc.
Sabrina Schmitz, M.Sc.
Termine

Vorlesung
Dienstag, 10:30 - 12:00 Uhr, Online Veranstaltung
(Start: 13.04.21)
Donnerstag, 10:30 - 12:00 Uhr, Online Veranstaltung
(Start: 15.04.21)


Übung
Dienstag, 12:30 - 14:00 Uhr, Online Veranstaltung
(Start: 20.04.21)


Sprechzeiten
Sprechzeiten nach Vereinbarung.
Inhalte der Lehrveranstaltung
  • Single Solution Based Heuristics (e.g., Local Search, Greedy Randomized Adaptive Search Procedure, Variable Neighborhood Search, Tabu Search, Simulated Annealing); Analysis of Heuristics (Run-time analysis, approximation ratio); Tuning of Heuristics; Population Based Heuristics (e.g., Genetic Algorithms, Genetic Programming, Parallel Implementation, Ant Colony Optimization); Hybrid Approaches; Matheuristics
Prüfung
  • Lösen von Übungsaufgaben und eines Projektes (einige mit Hilfe von Optimierungssoftware)
  • Mündliche Prüfung oder Klausur
letzte Änderung: 02.02.2021 - 10:37