Stochastic Modeling and Optimization

Worum geht's

Du lernst Methoden zur Entscheidungsunterstützung in stochastischen Mehrperioden‑Umgebungen kennen. Das Modul vermittelt sowohl die mathematische Theorie (z. B. stochastische Prozesse, Markov‑Entscheidungsprozesse, stochastische Programmierung) als auch deren Anwendung auf Praxisprobleme wie Lagerhaltung oder Personalplanung. Am Ende kannst Du geeignete Verfahren auswählen, anwenden und deren Vor‑ und Nachteile bewerten.

Was du danach kannst

• Verstehen und Interpretieren fortgeschrittener stochastischer Methoden
• Anwenden und Übertragen der Methoden auf reale Problemstellungen
• Bewerten von Stärken und Schwächen verschiedener Verfahren
• Auswählen angemessener Methoden für gegebene Kontexte
• Einsatz relevanter Software für Implementierung
• Verbessern wissenschaftlicher Diskussions‑ und Präsentationsfähigkeiten

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der mathematischen Theorie und Einblicke in praktische Anwendungen
• Übungen / AufgabenblätterVertiefung durch Aufgaben, die über Vorlesungsbeispiele hinausgehen; Implementierung mit bereitgestellter Software
• ÜbungsbesprechungenDiskussion und Vergleich verschiedener Lösungsansätze und Praktikabilität
• GastvorträgePraxiseinblicke von Anwendern und Motivation neuer Anwendungsfelder

Lehrmethode

• VorlesungErklärung der Theorie und Beispiele aus der Praxis
• Selbstständige ÜbungsbearbeitungAnwendung und Vertiefung des Gelernten; Programmierübungen
• ÜbungsdiskussionenReflexion über Lösungsstrategien und Methodenvergleich
• GastvorträgeVerknüpfung zu industriellen Anwendungen und Motivation