Mathematical treatment of diverse optimization techniques.
Lernziel
Advanced optimization theory and algorithms.
Inhalt
1. Linear optimization: The geometry of linear programming, the simplex method for solving linear programming problems, Farkas' Lemma and infeasibility certificates, duality theory of linear programming.
2. Nonlinear optimization: Lagrange relaxation techniques, Newton method and gradient schemes for convex optimization.
3. Integer optimization: Ties between linear and integer optimization, total unimodularity, complexity theory, cutting plane theory.
4. Combinatorial optimization: Network flow problems, structural results and algorithms for matroids, matchings and, more generally, independence systems.
Leistungskontrolle
Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Die Leistungskontrolle wird in jeder Session angeboten. Die Repetition ist ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich.
Prüfungsmodus
mündlich 30 Minuten
Zusatzinformation zum Prüfungsmodus
There is a mid-term examination. Participation at the mid-term examination is elective. The mark achieved at this mid-term examination either improves the final mark or has no influence on it.
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.