Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen II

Worum geht's

Du lernst fortgeschrittene algorithmische Methoden mit Schwerpunkt auf linearer Optimierung und Techniken zur Lösung kombinatorischer Probleme. Am Ende kannst du lineare Modelle formulieren, klassische Lösungsverfahren wie Simplex und Fortgeschrittenes wie Ellipsoid- und Karmarkar-Methoden anwenden sowie Approximations- und Rundungsansätze für NP-vollständige Probleme nutzen.

Was du danach kannst

• Lineare Optimierung modellieren und lösen
• Simplex- und Seidel-Verfahren anwenden
• Ellipsoidmethode und Karmarkar-Verfahren verstehen
• Approximationsalgorithmen konzipieren und einsetzen
• Greedy-, lokale Such- und Rundungsmethoden anwenden
• Primal-/Dual-Verfahren für kombinatorische Optimierung nutzen

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der theoretischen Inhalte durch Vortrag und Präsentation
• ÜbungVertiefung durch Übungsblätter, Besprechung der Lösungen und individuelles Feedback

Lehrmethode

• Vortrag/Präsentationzur strukturierten Vermittlung der Vorlesungsinhalte
• Übungsaufgabenzur aktiven Auseinandersetzung mit Themen und zur Überprüfung des Lernerfolgs
• Korrektur mit individuellem Feedbackum gezielte Rückmeldung zum Lernstand zu geben