Universität Wien

040914 UK Applied Optimization (MA) (2022W)

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

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

  • Mittwoch 05.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 12.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 19.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 09.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 16.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 23.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 30.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 07.12. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 14.12. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 11.01. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 18.01. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 25.01. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Modus: vor Ort

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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 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) wird mit bis zu 25 Punkten honoriert;

(3) Abschlusstest (open book mode) am 18.Jaenner 2023 (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: So 08.01.2023 13:08