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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
Timo Gersing, M.Sc.
Sabrina Schmitz, M.Sc.
Termine

Vorlesung
Mittwoch, 08:30 - 10:00 Uhr, Raum SeMath (1950|008)
(Start: 03.04.19)
Mittwoch, 10:30 - 12:00 Uhr, Raum SeMath (1950|008)
(Start: 03.04.19)


Übung
Freitag, 10:30 - 12:00 Uhr, Raum SeMath (1950|008)
(Start: 05.04.18)


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
last modified: 26/03/2019 - 11:16