Universität Wien

040914 UK Applied Optimization (2021W)

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

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 05.10. 09:45 - 11:15 Digital
  • Dienstag 12.10. 09:45 - 11:15 Digital
  • Dienstag 19.10. 09:45 - 11:15 Digital
  • Dienstag 09.11. 09:45 - 11:15 Digital
  • Dienstag 16.11. 09:45 - 11:15 Digital
  • Dienstag 23.11. 09:45 - 11:15 Digital
  • Dienstag 30.11. 09:45 - 11:15 Digital
  • Dienstag 07.12. 09:45 - 11:15 Digital
  • Dienstag 14.12. 09:45 - 11:15 Digital
  • Dienstag 11.01. 09:45 - 11:15 Digital
  • Dienstag 18.01. 09:45 - 11:15 Digital
  • Dienstag 25.01. 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=254552

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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 18. Jaenner 2022 (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: Fr 12.05.2023 00:13