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

040914 UK Applied Optimization (MA) (2023W)

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

  • Mittwoch 04.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 11.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 18.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 25.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 08.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 15.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 22.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 29.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 06.12. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 13.12. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 10.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Samstag 13.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 17.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 24.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 31.01. 09:45 - 11:15 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 am 31.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: Mo 08.01.2024 11:05