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Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

040114 UK Optimization under Uncertainty (MA) (2018S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Montag 05.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 07.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 14.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 19.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 09.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 16.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 23.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 30.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 02.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Montag 07.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 09.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 14.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 28.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 04.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 11.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 18.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag 25.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.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: Fr 31.08.2018 08:42