Vorlesung „Online Optimierung“

Beteiligte Lehrpersonen

Dozent
Jörg Rambau
Übungsleiter
Susanne Hoffmeister

Inhalt

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Warum kommt der Fahrstuhl erst so spät zu mir? Warum ist das ADAC-Hilfefahrzeug immer noch nicht da? Warum bekomme ich die Webseite nur so langsam? Wann sollte ich eine BahnCard kaufen, wenn ich noch nicht weiß, wann ich demnächst Bahn fahren werde? Es gibt doch Optimierung und Operations Research, warum kann man diese Dienste nicht einfach „optimieren“?

Es zeigt sich immer wieder, dass Dienste dieser Art eine besondere Schwierigkeit bergen: sie müssen online optimiert werden, da man über zukünftige Aufträge – wenn überhaupt – nur stochastische Informationen hat.

In dieser Vorlesung werden Algorithmen und Politiken für Online-Optimierungsprobleme vorgestellt und analysiert. Dabei ist es wichtig, was man eigentlich erreichen will: soll der Algorithmus im schlimmsten Fall noch etwas garantiert Vernünftiges liefern, oder soll er in der Erwartung gut sein, wenn man wenigsten stochastische Informationen hat.

Diese Unterscheidung liefert mathematisch völlig unterschiedliche Konzepte, die beide ihre Vor- und Nachteile haben. In dieser Vorlesung haben Sie die Chance, beide einführend kennenzulernen.

Zielgruppe und empfohlene Vorkenntnisse

Die Veranstaltung richtet sich an Studenten der Mathematik, Informatik und Wirtschaftsmathematik im Hauptstudium. Die üblichen Kenntnisse aus dem ersten Studienjahr werden vorausgesetzt.

Verwendbarkeit

Modultyp
Vertiefungsmodul aus dem Bereich „Optimierung“; Modul C1 für alle Bachelor-Studiengänge der Mathematik oder Modul A1 für alle Master-Studiengänge der Mathematik
Leistungspunkte
10
Teilprüfung/Leistungsnachweis
50 % der Hausaufgabenpunkte sowie mündliche Prüfung oder Klausur

Gruppenfoto der Teilnehmer

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Literatur

  1. Dimitri P. Bertsekas 2007 Dynamic programming and optimal control 3rd ed. vol. 1 and 2 Athena Scientific, Belmont
  2. Allan Borodin and Ran El-Yaniv 1998 Online computation and competitive analysis Cambridge University Press

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