Lehrstuhl für Wirtschaftsmathematik

Mathematisches Institut, Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Lehrstuhlinhaber: Prof. Dr. Jörg Rambau

S: Optimierung u. unvollst. Inf.

Optimierung unter unvollständiger Information

Die Ankündigung zu diesem Seminar finden Sie hier.

Im eLearning werden sich im Laufe der Zeit weiterführende Informationen finden. Zudem bietet das Forum Gelegenheit zur Diskussion.

Seminar

Betreuer: Jörg Rambau / Cornelius Schwarz
Zeit und Ort: 2 SWS, am Wochenende 18. bis 20. Januar 2008 in Wallenfels
Vorbesprechung: Mittwoch, 24.10.2007, 10.15 Uhr, FAN-D.1.29

Inhalt

Koepchen-Pumpspeicherkraftwerk in Herdecke (Quelle: Wikipedia)

Der Strombedarf für eine Woche ist für den Energieerzeuger nicht genau im Voraus bekannt. Trotzdem muss er den Einsatz seiner Kraftwerke planen. Denn Strom muss am besten dann erzeugt werden, wenn er gebraucht wird, denn speichern kann man ihn nur unzureichend. Die besten Modelle stammen derzeit aus dem Bereich der Stochastischen Ganzzahligen Linearen Optimierung. In diesem Block-Seminar werden theoretische Entwicklungen (Szenariozerlegung, Spaltengenerierung, ...) und praktische Anwendungen (Kraftwerksoptimierung, Kapazitaetserweiterung, ...) aus dem Gebiet der Stochastischen Linearen Programmierung, meist mit Ganzzahligkeitsbedingungen, behandelt. Wegen der Nähe zu den Large-Scale-Methoden der Ganzzahligen Optimierung können auch Vorträge zur Ganzzahligen Linearen Optimierung (ohne Stochastik) vergeben werden.

Teilnehmer

Maria Gundermann The Sample Average Approximation Method for Stochastic Programs with Integer Recourse (Handout), (Vortrag)
Achim Hildebrandt Modeling of Uncertainty for the Real-Time Management of Power Systems (Handout), (Vortrag)
Peter Hoffmann Überblick über stochastische Optimierungsmethoden
Paul Göpfert Dantzig-Wolfe Decomposition for Solving Multi-Stage Stochastic Capacity-Planning Problems (Handout)
Tabea Kohler Online Dial-a-Ride Problems: Minimizing the Completion Time (Handout), (Vortrag)

Literatur

  1. Dimitri P. Bertsekas, Dynamic programming and optimal control, 2 ed., vol. 1 and 2, Athena Scientific, Belmont, 2001.
  2. John R. Birge and François Louveaux, Introduction to stochastic programming, Springer, 1997.
  3. Allan Borodin and Ran El-Yaniv, Online computation and competitive analysis, Cambridge University Press, 1998.

Verwendbarkeit Bachelor-/Masterstudiengänge

Modultyp: Master-Hauptseminar A2
Leistungspunkte: 10
Teilprüfung/Leistungsnachweis: Erfolgreicher Vortrag, maximal fünfseitiges Handout

Verwendbarkeit für Diplomstudiengänge

Veranstaltungstyp: 2 SWS Seminar aus dem Bereich „Diskrete und Kontinuierliche Optimierung“
Scheinkriterien: Erfolgreicher Vortrag, maximal fünfseitiges Handout

Zielgruppe und Voraussetzungen

Die Veranstaltung richtet sich an Studenten der Mathematik, Informatik und Wirtschaftsmathematik im Masterstudium/Hauptstudium. Kenntnisse aus Vorlesungen in Linearer, Ganzzahliger Linearer, Stochastischer Linearer Optimierung und/oder Online-Optimierung sind wichtig.

 

Ansprechpartner

Betreuer: Prof. Dr. Jörg Rambau FAN D.1.29 0921 / 55-7350 Joerg.Rambauuni-bayreuth.de Sprechstunde: n. V.
  Dipl.-Math. Cornelius Schwarz FAN D.1.32 0921 / 55-7355 Cornelius.Schwarzuni-bayreuth.de Sprechstunde: n. V.

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Letztes Update am: 15.03.2008

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