Ziel
Kennen lernen und anwenden von Optimierungsalgorithmen

Voraussetzungen

- Spaß an logischem Denken
- Bereitschaft, sich neue Themen zu erarbeiten
- Wirtschaftsmathematik oder Ingenieurmathematik
- Kurs „Wissenschaftliches Arbeiten“ oder vergleichbare Kenntnisse

Modus

- Anmeldung bis 29.01.2007 bei reimpell@fh-swf.de mit Themenwünschen (1./2./3. Wunsch)
- Hausarbeiten & Referate zu Optimierungsalgorithmen, Ausgabe der Themen ab 30.01.2007
- Referate in Block A
- Anwendungsprobleme – Modellierung und Lösung duch Gruppenarbeit in Block B, Kooperation mit Referenten aus der Wirtschaft
- Block A und Block B wahrscheinlich je Do/Fr/Sa im SS2007
- Änderung des Modus bei zu geringer Teilnehmerzahl!

Literatur

Winston: Operations Research
Lawrence: Applied Management Science
„TVW“ in der FH-Bibliothek in Meschede

Themen für Hausarbeiten & Referate zu Optimierungsalgorithmen:

1. Begriffsbildung Operations Research
- Algorithmus vs. Heuristik
- P vs. NP

2. Lineare Programmierung (LP)
- Was ist das?
- Graphische Lösung
- Simplex (nicht ausführlich)
- Wie löst man LP-Probleme mit Excel-Solver?

3. Klassische LP-Probleme
- Beispiele für klassische Probleme, die mit LP gelöst werden
Quelle: Winston, Operations Research, Kap 3 ab 3.4

4. Integer Programming (IP)
- Was ist das? Was sind die Unterschiede zu LP?
- Branch & Bound-Methode zur Lösung von IP-Problemen
- Beispiele für IP-Probleme

5. Graphentheorie
- Begriffsbildung
- Kürzeste Wege
- Weitere Beispiele für graphentheoretische Algorithmen

6. Optimierung in der Produktionsplanung
- Begriffsbildung (Ressourcen, Job Shop usw.)
- Klassische Optimierungsziele
- Einfache Probleme und ihre Lösungsmöglichkeiten
- Abgrenzung P vs. NP in der Produktionsplanung
- Einfache Heuristiken in der Produktionsplanung
 

7. Beispiele für Heuristiken
- Vorstellung von Heuristiken wie Path Optimization Algorithm und Simulated Annealing