|
| Code: | 278550 |
| Modul: | Mathematische Programmierung |
| Module title: | Mathematical Programming |
| Version: | 1.0 (06/2021) |
| letzte Änderung: |
09.12.2021 |
| Modulverantwortliche/r: |
Prof. Dr.-Ing. Ringwelski, Georg
G.Ringwelski@hszg.de |
|
| angeboten im Studiengang: | Informatik (M.Sc.) gültig ab Matrikel 2024 |
|
| Modul läuft im: | SoSe (Sommersemester)
|
| Niveaustufe: | Master |
| Dauer des Moduls: | 1 Semester |
| Status: | Wahlpflichtmodul |
| Lehrort: | Görlitz |
| Lehrsprache: | Deutsch |
| Workload* in |
SWS ** |
Semester |
| Zeit- std. | ECTS-
Pkte |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
V |
S |
P |
W |
V |
S |
P |
W |
V |
S |
P |
W |
V |
S |
P |
W |
| 150 | 5 | 4.0 |
|
0 |
0 |
4 |
0 |
|
|
| * | Gesamtarbeitsaufwand pro Modul
(1 ECTS-Punkt entspricht einem studentischen Arbeitsaufwand von 30 Zeitstunden) |
| ** | eine Semesterwochenstunde (SWS) entspricht 45 Minuten pro Woche |
| Selbststudienzeit in h |
Angabe gesamt |
davon |
| 105 |
105
Vor- und Nachbereitung LV |
0
Vorbereitung Prüfung |
0
Sonstiges |
|
Lehr- und Lernformen: | Das Modul wird in integrierten Vorlesungs- und Praktikums- und Seminaranteilen durchgeführt. Der Schwerpunkt liegt dabei bei der selbstständigen Erarbeitung der Themengebiete durch die Studierenden. Insbesondere sind für die Prüfungsleistung mehrere kleine Projekte in Einzelarbeit zu erstellen. Die Themen werden dabei individuell unterschiedlich in Abstimmung mit dem Dozenten festgelegt und im Anschluss in klassischer Seminarform im Plenum präsentiert. |
| Hinweise: | Zur aktuell durchgeführten Veranstaltung finden Sie Informationen im OPAL: https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/RepositoryEntry/33284227072?12 |
| Prüfung(en) |
| Prüfung | Prüfungsleistung als Laborarbeit (PL) |
- |
100.0% |
|
| Lerninhalt: |
- Lineare Programmierung und das Simplexverfahren
- Dynamische Optimierung
- Spieltheorie
- Ganzzahlige und Gemischtganzzahlige Programmierung
|
| Lernergebnisse/Kompetenzen: |
| Fachkompetenzen: |
- Die Studierenden können Optimierungsprobleme so analysieren, dass daraus ein verarbeitbares Modell entsteht
- Die Studierenden können beurteilen, mit welchen Verfahren (vgl. Lerninhalte) dieses Modell grundsätzlich verarbeitbar ist
- Die Studierenden können so erstelle Modelle bezüglich bestimmter Qualitätskriterien beurteilen und gezielt äquivalente Veränderungen am Modell durchführen, die ihre Qualität verbessern können
|
| Fachübergreifende Kompetenzen: | Die Studierenden können praktische Aufgabenstellungen so analysieren, dass sie daraus ein maschinell verarbeitbares Modell sowie die zu dessen Einsatz nötigen Daten erstellen können. |
|
| Notwendige Voraussetzungen für die Teilnahme: | Modul "Maschinelles Lernen" (nur wegen der darin erreichten Kompetenz zur Evaluierung von Syastemen bzg. funktionaler und nichtfunktionaler Anforderungen)
Verstehendes Lesen englischsprachiger Texte. |
| Empfohlene Voraussetzungen für die Teilnahme: | keine |
|
| Literatur: | Aktuelle Literaturlisten werden auf der OPAL Seite zur Lehrveranstaltung angegeben. |
