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Empfohlene Literatur


Spezialvorlesung

Stochastische Optimierung

Nummer
011434, SS19
Dozentinnen und Dozenten
Veranstaltungstyp
Spezialvorlesung, 2+1
Ort und Zeit
M/E19 Do 12:00 2h
Modul-Zugehörigkeit (ohne Gewähr)
DPL:E:-:- – Mathematik, Promotionsstudiengang
DPL:B:-:2 – Mathematik, Diplom (auslaufend)
MAMA:-:7:MAT-758
TMAMA:-:7:MAT-758
WIMAMA:-:7:MAT-758
Erforderliche Voraussetzungen
Module Optimierung und Diskrete Optimierung
Inhalt

Die stochastische Optimierung behandelt mathematische Optimierungsprobleme mit unsicheren Daten, die als diskrete oder stetige Zufallsvariablen gegeben sind. Gesucht wird eine Lösung, die den Erwartungswert der Zielfunktion optimiert. Treten unsichere Daten auch in den Nebenbedingungen auf, werden in der Regel zweistufige Optimierungsprobleme betrachtet, in denen ein Teil der Optimierungsvariablen vor Bekanntwerden der unsicheren Daten gewählt werden muss und der andere Teil danach gewählt werden kann, um die Zulässigkeit der gesamten Lösung sicherzustellen.

Im Mittelpunkt der Vorlesung stehen neben der Untersuchung der theoretischen Eigenschaften stochastischer Optimierungsprobleme auch Lösungsverfahren für relevante Spezialfälle. Für unsichere kombinatorische Probleme werden außerdem Komplexitätsfragen untersucht.

Bemerkungen

Link zum Modulhandbuch Mathematik

Empfohlene Literatur
  • A. Shapiro, D. Dentcheva, A. Ruszczynski: Lectures on Stochastic Programming - Modeling and Theory, SIAM, 2009.
  • J. R. Birge, F. Louveaux: Introduction to Stochastic Programming, Springer, 2011.

Übungen

Nummer der Übung
011435
Übungsgruppen
M/611 Fr 10:00 2h
(14-tägig)

Weitergehende Informationen