040676 KU Metaheuristics (MA) (2018W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 10.09.2018 09:00 bis Do 20.09.2018 12:00
- Anmeldung von Mo 24.09.2018 09:00 bis Mi 26.09.2018 12:00
- Abmeldung bis Mo 15.10.2018 23:59
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mittwoch
03.10.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
10.10.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
17.10.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
24.10.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
31.10.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
07.11.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
14.11.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
21.11.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
28.11.
11:30 - 13:00
Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Mittwoch
28.11.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
05.12.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
12.12.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
09.01.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
16.01.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
23.01.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
30.01.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Five short written tests during the course, no material allowed: 50% (5x10%)
Project work (choose one): 40%
- programming a metaheuristic for an optimisation problem
- read and study a scientific paper
Oral presentation of the project: 10%
Project work (choose one): 40%
- programming a metaheuristic for an optimisation problem
- read and study a scientific paper
Oral presentation of the project: 10%
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
At the end of this course, students will know what metaheuristics are, why they are needed, how to design them, and how to evaluate their quality.
Prüfungsstoff
Literatur
1. M. Gendreau and J.-Y. Potvin (2010), editors, Handbook of Metaheuristics, 2nd edition, Springer, 648 pages.
2. E. K. Burke and G. Kendall (2014), editors, Search Methodologies: Introductory Tutorials in Optimization and Decision Support Techniques, 2nd edition, Springer, 716 pages.
3. H. H. Hoos and T. Stützle (2005), Stochastic Local Search: Foundations and Applications, Elsevier, 658 pages.
2. E. K. Burke and G. Kendall (2014), editors, Search Methodologies: Introductory Tutorials in Optimization and Decision Support Techniques, 2nd edition, Springer, 716 pages.
3. H. H. Hoos and T. Stützle (2005), Stochastic Local Search: Foundations and Applications, Elsevier, 658 pages.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29
Metaheuristics are particularly attractive in the efficient and effective solution of logistic decision problems in supply chains, transportation, telecommunications, vehicle routing and scheduling, manufacturing and machine scheduling, timetabling, sports scheduling, facility location and layout, and network design, among other areas.
The objective of this course is to provide students with the fundamental tools for designing, tuning, and testing heuristics and metaheuristics for hard combinatorial optimization problems. Besides that, we will also cover the fundamental concepts of complexity theory that are the key to understand the need for approximate approaches and to design efficient heuristics and metaheuristics.
1. A gentle introduction to the analysis of algorithms and complexity theory
2. Historical and modern local search methods
3. Nature-inspired metaheuristics
4. Construction-based metaheuristics