Computational Integer Programming

Worum geht's

In diesem Modul lernst Du die rechnerischen Methoden zur Lösung gemischt-ganzzahliger Optimierungsprobleme (MIP). Du verstehst fundamentale Algorithmen wie Simplex, Branch-and-Bound und Cutting-Plane-Separation sowie praktische Verbesserungen und Heuristiken, die MIP-Solver für reale Probleme anwendbar machen. Am Ende kannst Du diese Verfahren erklären, ihre Korrektheit begründen und Dein Modellierungswissen zur Verbesserung von MIP-Modellen nutzen.

Was du danach kannst

• Verständnis fundamentaler Algorithmen: Simplex, Branch-and-Bound, Cutting-Plane-Separation
• Beweis der Korrektheit dieser Algorithmen
• Kenntnis algorithmischer Verbesserungen für praktische Anwendbarkeit
• Einschätzung und Argumentation zu Heuristiken in MIP-Solvern
• Nutzung struktureller Eigenschaften zur Modellverbesserung

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen und Algorithmen
• Übung / betreute ProgrammiersitzungenPraktische Arbeit mit einem modernen MIP-Solver, Entwicklung eigener Modellierungs- und Lösungsansätze; Raum für Diskussion und geführtes Problemlösen

Lehrmethode

• Vorlesung mit PräsentationenDarstellung der theoretischen Inhalte und Algorithmen
• Übungs-/ProgrammiersitzungenHands-on-Erfahrung mit MIP-Solvern und individuelle Betreuung beim Lösen von Modellierungsaufgaben
• Einzelgespräche / geführtes ProblemlösenVertiefung und Klärung individueller Fragen