040894 KU LP Modeling I (MA) (2018S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mi 14.02.2018 09:00 bis Mi 21.02.2018 12:00
- Abmeldung bis Mi 14.03.2018 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Donnerstag
01.03.
09:45 - 13:00
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Donnerstag
08.03.
09:45 - 13:00
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Donnerstag
15.03.
09:45 - 13:00
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Donnerstag
22.03.
09:45 - 13:00
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Donnerstag
22.03.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Donnerstag
22.03.
15:00 - 16:30
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Mittwoch
11.04.
15:00 - 16:30
Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Donnerstag
12.04.
09:45 - 13:00
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Donnerstag
19.04.
09:45 - 13:00
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Donnerstag
26.04.
11:30 - 13:00
Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
26.04.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Gruppe 2
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Freitag
02.03.
09:45 - 12:55
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Freitag
09.03.
09:45 - 13:00
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Freitag
16.03.
09:45 - 13:00
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Donnerstag
22.03.
13:15 - 14:45
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Donnerstag
22.03.
15:00 - 16:30
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Freitag
13.04.
09:45 - 13:00
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Freitag
20.04.
09:45 - 13:00
PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Donnerstag
26.04.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
25 % homework
40 % midterm exam (closed book)
35 % final exam (closed book)
40 % midterm exam (closed book)
35 % final exam (closed book)
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
In order to pass the course (minimum requirement) students have to achieve at least 50% in total.
Prüfungsstoff
Students are expected to be able to understand, formulate and solve a variety of LP models and implement them using XpressMP. Slides will be available in Moodle.
Literatur
* Bertsimas, D., & Tsitsiklis, J. N. (1997). Introduction to linear optimization. Athena Scientific.
* Papadimitriou, C. H., & Steiglitz, K. (1998). Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity. Dover Publications.
* Guéret, C., Prins, C., & Sevaux, M. (2002). Applications of optimisation with Xpress-MP. Dash optimization.
* Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. Introduction to Operations Research. McGraw-Hill.
* Anderson, D. R., Sweeney, D. J. An introduction to management science: quantitative approaches to decision making. South-Western.
* Papadimitriou, C. H., & Steiglitz, K. (1998). Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity. Dover Publications.
* Guéret, C., Prins, C., & Sevaux, M. (2002). Applications of optimisation with Xpress-MP. Dash optimization.
* Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. Introduction to Operations Research. McGraw-Hill.
* Anderson, D. R., Sweeney, D. J. An introduction to management science: quantitative approaches to decision making. South-Western.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29
Introduction to XPress-MP
Simplex Method (brief repetition)
Sensitivity Analysis & its economic interpretation
Advanced Modeling TechniquesThe classes will consist of a lecture part, a discussion of the homework assignments, and programming on the computers in the lab by the students.