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Empfohlene Literatur


Vorlesung

Robuste Optimierung

Nummer
011298, SS14
Dozentinnen und Dozenten
Veranstaltungstyp
Vorlesung, 4+2
Ort und Zeit
M/E19 Di 14:00 2h
M/E19 Do 14:00 2h
Modul-Zugehörigkeit (ohne Gewähr)
DPL:B:-:2 – Mathematik, Diplom (auslaufend)
DPL:E:-:- – Mathematik, Promotionsstudiengang
Erforderliche Voraussetzungen
Optimierung und Diskrete Optimierung
Inhalt

Die Robuste Optimierung behandelt mathematische Optimierungsprobleme mit unsicheren Daten, wobei die möglichen Ausprägungen der Problemdaten als Unsicherheitsmengen vorgegeben sind. Gesucht wird eine Lösung, die in allen betrachteten Szenarien zulässig ist und dabei den besten Zielfunktionswert unter Annahme des jeweils schlechtesten Szenarios annimmt. Im Mittelpunkt der Vorlesung steht die Frage, wie sich die Komplexität des Optimierungsproblems bei verschiedenen Klassen von Unsicherheitsmengen im Vergleich zum nominalen Problem verändert. Die Übung vertieft die in der Vorlesung erlernten Themen und Methoden.

Empfohlene Literatur
  • Aharon Ben-Tal, Laurent El Ghaoui, Arkadi Nemirovski: Robust Optimization. Princeton University Press, 2009
  • Panos Kouvelis, Gang Yu: Robust Discrete Optimization and Its Applications. Springer, 1997
  • Melvyn Sim: Robust Optimization (Dissertation, MIT, 2004)

Übungen

Nummer der Übung
011299
Übungsgruppen
M/E19 Do 12:00 2h

Weitergehende Informationen