Lehrstuhl für Wirtschaftsmathematik

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

VL: Stochastische Lineare Optimierung

Stochastische Lineare Optimierung

Vorlesung

Dozent: PD Dr. Sascha Kurz
Übungsleiter: Susanne Börner
Zeit und Ort: Vorlesung: 2 SWS, Mi 10-12 (NWII S78)
  Übungen: 1 SWS, Mi 16-17 (NWII S70)
Beginn: Mittwoch 17.04.2013

Die Ankündigung zu dieser Veranstaltung finden Sie hier.

Inhalt

Maisfeld in Südafrika (Quelle: Wikipedia)

Einige von Ihnen wissen aus der (Ganzzahligen) Linearen Optimierung, wie z. B. Produktionsplanungsprobleme optimal gelöst werden können. Wenn Sie z.B. als Landwirt mit 10 ha Ackerland wissen wollen, wieviel Weizen, Mais und Zuckerrüben Sie am besten anbauen sollten, um einen möglichst hohen Profit zu erzielen (wobei aber genug Mais für Tierfutter produziert werden muss), dann denken die meisten wohl an ein Modell aus der Linearen Optimierung.

Solch ein Modell benötigt natürlich Daten, insbesondere die Ertragsmenge an Weizen, Mais, Zuckerrüben pro ha Anbaufläche. Und da wird jeder richtige Landwirt skeptisch: Diese Daten sind mal so, mal so, jedes Jahr etwas anders. Es hängt unter anderem vom Wetter ab: normales Wetter, trockenes Wetter, feuchtes Wetter. Und Wetterabhängigkeit ist das Paradebeispiel für einen Zufallseinfluss. Aber nicht das einzige Beispiel. Fahrzeiten hängen vom Verkehr ab, Flugzeiten vom Wind, Renditen von den Aktienkursen etc.

In dieser Spezialvorlesung lernen Sie, wie man die Lineare Optimierung erweitern kann, um Zufallseinflüsse mathematisch fundiert zu berücksichtigen. Der Landwirt möchte nämlich am Ende seine Anbauflächen so verteilen, dass er nicht nur dann am meisten verdient, wenn das erwartete Wetter eintritt, sondern dass der erwartete Verdienst über alle möglichen Wetterentwicklungen am größten ist. (Dass das im Allgemeinen nicht dasselbe ist, haben Sie ja hoffentlich schon gelernt!)

Verwendbarkeit Bachelor-/Masterstudiengänge

Modultyp: Spezialisierungsmodul B1 für die Masterstudiengänge Mathematik, Techno- und Wirtschaftsmathematik
Leistungspunkte: 5
Teilprüfung/Leistungsnachweis: 50 % der Hausaufgabenpunkte sowie mündliche Prüfung

Verwendbarkeit für Diplomstudiengänge

Veranstaltungstyp: 2 SWS Spezialvorlesung + 1 SWS Übung aus dem Bereich „Diskrete und Kontinuierliche Optimierung“
Scheinkriterien: 50 % der Hausaufgabenpunkte

Zielgruppe und Voraussetzungen

Die Veranstaltung richtet sich an Studierende der Mathematik, Informatik, Technomathematik und Wirtschaftsmathematik im Master-Studium bzw. im Diplom-Hauptstudium. Die üblichen Kenntnisse aus dem Bachelor- bzw. Grundstudium werden vorausgesetzt. Vorkenntnisse aus der Veranstaltung "Einführung in die Optimierung und Stochastik sind sehr zu empfehlen.

Literatur

e-Learning

Zu unseren Verstaltungen finden Sie zusätzliche Angebote auf dem fakultätsübergreifenden e-Learning-Server eLearning.uni-bayreuth.de der Universität Bayreuth.

Ansprechpartner

Dozent PD Dr. Sascha Kurz FAN D.1.31 0921 / 55-7353 Sascha.Kurzuni-bayreuth.de Sprechstunde: n. V.
Assistent Susanne Börner FAN D.1.32 0921 / 55-7355 Susanne.Börneruni-bayreuth.de Sprechstunde: n. V.
Sekretariat Sonja Strobel FAN D.1.30 0921 / 55-7351 Sonja.Strobeluni-bayreuth.de Öffnungszeiten: 9-12 Uhr

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Letztes Update am: 3.03.2014

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