Universität Wien FIND

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Vor-Ort-Lehre und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein. Melden Sie sich für Lehrveranstaltungen/Prüfungen über u:space an, informieren Sie sich über den aktuellen Stand auf u:find und auf der Lernplattform moodle.

Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

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

040914 UK Applied Optimization (2020W)

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

An/Abmeldung

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

Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Dienstag 06.10. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 13.10. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 20.10. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 27.10. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 03.11. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 10.11. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 17.11. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 24.11. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 01.12. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 15.12. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 12.01. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 19.01. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 26.01. 09:45 - 11:15 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Modus: virtuell synchron (Aufzeichnung nicht garantiert) - woechentliche e-Meetings mit dem LV-Leiter.

Plattform moodle:

https://moodle.univie.ac.at/course/view.php?id=169761

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Inhalt:

1. Geometrische Grundlagen der Dualität

1.1 Konvexität und minimale Abstand Projektion
1.2 Eigenschaften der Minimalabstands-Projektion
1.3 Trennung konvexer Mengen
1.4 Stütz(hyper)ebene und Farkas-Lemma

2. Das Konzept der Dualität in der Optimierung

2.1 Lagrange Dualität für Optimierungsprobleme mit Nebenbedingungen
2.2 Dualitätslücke, Qualitätsgarantie und komplementärer Schlupf
2.3 Minimax, Sattelpunkte, und Optimalitätsbedingungen
2.4 Konvexe Probleme: Slater Bedingung, Wolfe Dualität

3. Praktische Aspekte der Dualität in der Optimierung

3.1 Lineare und quadratische Optimierung
3.2 Anstiegsrichtung für die duale Funktion
3.3 Duale (steilste) Anstiegs-Methode
3.4 (Duale) Schnittebenen
3.5 Dualität für diskrete Probleme; Branch-and-bound

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

(1) Aktive Mitarbeit während der e-Einheiten wird je nach Intensitaet und Relevanz mit bis zu 15 Punkten honoriert (rein organsatorische Fragen werden nicht bewertet);

(2) Muendl. Praesentation eines Beispiels (aus den Vorlesungsunterlagen, im voraus vorbereitet, upload eines .pdf mit Ihrem Namen und max.Groesse 5MB) wird mit bis zu 25 Punkten honoriert;

(3) take-home exam am 19. Jaenner 2021 (zur LV-Zeit) mit kurzer Arbeitszeit (typischerweise zu kurz, um ohne gruendliche Vorbereitung zu bestehen). Maximal 30 Punkte erreichbar.

(4) Um positiv abzuschliessen sind mindestens 31 Punkte notwendig.

Notenschluessel:

0-30: nicht genuegend/fail (5)
31-40: genuegend/pass (4)
41-50: befriedigend/satisfactory (3)
51-60: gut/good (2)
61-70: sehr gut/excellent (1)

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

s.o.

Prüfungsstoff

Alles in der LV praesentierte

Literatur

Vorlesungsunterlagen

Bazaraa, M.S., Sherali, H.D., Shetty, C.M.: Nonlinear Programming: Theory and Algorithms, Wiley

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Di 17.11.2020 12:27