040114 UK Optimization under Uncertainty (MA) (2017S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Anmeldung von Mi 15.02.2017 09:00 bis Mi 22.02.2017 12:00
Abmeldung bis Di 14.03.2017 23:59

Details

max. 50 Teilnehmer*innen

Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

    
    Montag
    06.03.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1  3.Stock
    
    Dienstag
    07.03.
    11:30 - 13:00
    Studierzone
    
    Dienstag
    14.03.
    08:00 - 10:00
    Seminarraum 6  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Montag
    20.03.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1  3.Stock
    
    Dienstag
    21.03.
    11:30 - 13:00
    Studierzone
    
    Montag
    27.03.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1  3.Stock
    
    Dienstag
    28.03.
    11:30 - 13:00
    Studierzone
    
    Montag
    03.04.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1  3.Stock
    
    Montag
    24.04.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1  3.Stock
    
    Dienstag
    25.04.
    11:30 - 13:00
    Seminarraum 3  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Montag
    08.05.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1  3.Stock
    
    Montag
    15.05.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1  3.Stock
    
    Montag
    22.05.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1  3.Stock
    
    Montag
    29.05.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1  3.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Study practically relevant aspects of operations research including in particular the consideration of uncertain input data (stochastic optimization, robust optimization)

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

written exam, blackboard exercises

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

This course should help graduate students to:
a) develop mathematical models for (real world) optimization problems
b) apply different concepts to treat uncertain input data in optimization and understand the consequences implied by choosing on of these techniques

Prüfungsstoff

Literatur

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:28