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Empfohlene Literatur


Vorlesung

Stochastische Optimierung

Nummer
011434, SS24
Dozentinnen und Dozenten
Veranstaltungstyp
Vorlesung, 2+1
Ort und Zeit
M/511 Do 16:00 2h
Modul-Zugehörigkeit (ohne Gewähr)
DPL:B:-:2 – Mathematik, Diplom (auslaufend)
MAMA:-:7:MAT-758
WIMAMA:-:7:MAT-758
TMAMA:-:7:MAT-758
DPL:E:-:- – Mathematik, Promotionsstudiengang
Beginn der Veranstaltung
11.04.2024
Erforderliche Voraussetzungen
Module Optimierung und Diskrete Optimierung
Inhalt

Die stochastische Optimierung behandelt mathematische Optimierungsprobleme mit unsicheren Daten, die als diskrete oder stetige Zufallsvariablen gegeben sind. Gesucht wird eine Lösung, die den Erwartungswert der Zielfunktion optimiert. Treten unsichere Daten auch in den Nebenbedingungen auf, werden in der Regel zweistufige Optimierungsprobleme betrachtet, in denen ein Teil der Optimierungsvariablen vor Bekanntwerden der unsicheren Daten gewählt werden muss und der andere Teil danach gewählt werden kann, um die Zulässigkeit der gesamten Lösung sicherzustellen.

Skript vorhanden?
Ja
Bemerkungen

Link zum Modulhandbuch Mathematik

Empfohlene Literatur
  • J. R. Birge, F. Louveaux: Introduction to Stochastic Programming, Springer, 2011.
  • A. Shapiro, D. Dentcheva, A. Ruszczynski: Lectures on Stochastic Programming - Modeling and Theory, SIAM, 2009.

Übungen

Leiter der Übung
Christoph Buchheim
Nummer der Übung
011435
Übungsgruppen
M/511 Do 18:00 1h

Weitergehende Informationen