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SoSe 2024

Discrete Optimization - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung SWS 3
Veranstaltungsnummer 417130003 Max. Teilnehmer/-innen
Semester WiSe 2019/20 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus
Hyperlink  
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt]
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Di. 11:00 bis 12:30 wöch. von 15.10.2019  Bauhausstraße 11 - Seminarraum 014  

lecture

 
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Mo. 17:00 bis 18:30 unger. Wo von 21.10.2019  Bauhausstraße 11 - Seminarraum 014  

lab class

 
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Mi. 08:00 bis 20:00 Einzel am 12.02.2020 Karl-Haußknecht-Straße 7 - Seminarraum (IT-AP) 001  

exam

 
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Mi. 08:00 bis 20:00 Einzel am 18.03.2020 Bauhausstraße 11 - Seminarraum 013  

exam

 
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Mi. 08:00 bis 20:00 Einzel am 25.03.2020 Bauhausstraße 11 - Seminarraum 013  

exam

 
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Jakoby, Andreas, PD, Dr.rer.nat.habil.
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
Master Medieninformatik (M.Sc.), PV 29 - 4,5
Master Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV14 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV17 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV15 - 4,5
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 18 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV19 - 4,5
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 17 - 4,5
Zuordnung zu Einrichtungen
Dozentur "Algorithm Engineering"
Fachbereich Medieninformatik
Fakultät Medien
Inhalt
Beschreibung

Diskrete Optimierung

Die diskrete / kombinatorische Optimierung ist ein Gebiet an der Schnittstelle von Mathematik und Informatik. Anwendungen für derartige Optimierungsprobleme sind in den vielfältigsten Bereichen zu finden.

Betrachtet werden sowohl diskrete Optimierungsprobleme, die effizient lösbar sind (kürzeste Wege, Flußprobleme), als auch NP-schwierige Probleme. Für letztere werden sowohl exakte Verfahren (Greedy-Algorithmen über Matroiden, Branch-and-Bound-Verfahren), als auch Heuristiken und Metaheuristiken zur näherungsweisen Lösung behandelt.

 

engl. Beschreibung/ Kurzkommentar

Discrete Optimization

Discrete / combinatorial optimization is an area at the borderline of mathematics and computer science. Applications for such optimization problems can be found in the most varied areas.

Consideration is given to discrete optimization problems, which are efficiently solvable (e.g. shortest paths, flow problems), as well as NP-hard problems. For the latter, both exact methods (greedy algorithms on matroids, branch-and-bound methods), as well as heuristics and metaheuristics, are introduced.

 

Literatur

 J. Kleinberg, E. Tardos, Algorithm Design, Addison Wesley, 2005.

C. H. Papadimitriou, K. Steiglitz, Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity, Dover Books on Computer Science, 2000

Voraussetzungen

Bsc in a relevant study field

Leistungsnachweis

oral examination

Zielgruppe

M.Sc. Medieninformatik / Computer Science and Media /Computer Science for Digital Media 


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2019/20 , Aktuelles Semester: SoSe 2024

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