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Empfohlene Literatur


Vorlesung

Stochastische Optimierung

Nummer
010872, WS2122
Dozentinnen und Dozenten
Veranstaltungstyp
Vorlesung, 2+1
Ort und Zeit
M/E25 Do 12:00 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
14.10.2021
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.

Im Mittelpunkt der Vorlesung stehen neben der Untersuchung der theoretischen Eigenschaften stochastischer Optimierungsprobleme auch Lösungsverfahren für relevante Spezialfälle. Für unsichere kombinatorische Probleme werden außerdem Komplexitätsfragen untersucht.

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
010803
Übungsgruppen
M/511 Fr 08:00 2h

Weitergehende Informationen