Optimierung 1

Optimierung 1

Sommersemester 05

Vorlesung: C. Helmberg, Übung: M. Wappler

Vorlesung:	Montag 15:30 - 17:00, Raum 2/D221
	Mittwoch 13:45 - 15:15, Raum 2/N111
Übung:	Mittwoch 11:30 - 13:00, Raum Rh 41/238
	Mittwoch 15:30 - 17:00, Raum 2/N102

Kurzbeschreibung

Inhalt:	Optimialitätsbedingungen für konvexe und glatte nichtlineare Optimierung; Newton-Verfahren; Lineare Optimierung: Dualität, Simplex- und Innere-Punkteverfahren, Sensitivität, Unimodularität und einfache Anwendungen in der ganzzahligen Optimierung; Konvexe Optimierung: Trennungssätze, Lagrangefunktion und Sattelpunkte, lineare Optimierung über symmetrischen Kegeln.
Zielgruppe:	obl.: MMM4, WMM4, IMM4, FMB4 wob. : TMM4, 3IFA4, 3IFA6
Vorwissen:	Lineare Algebra, Differentialrechnung im R^n

Literatur

Optimierung allgemein:

Florian Jarre, Josef Stoer; Optimierung, Springer, 2004. ISBN 3-540-43575-1.
Carl Geiger, Christian Kanzow; Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben, Springer, 2002. ISBN 3-540-42790-2.

Lineare Optimierung:

Robert J. Vanderbei; Linear Programming and Extensions, Kluwer Academic Publishers, Boston, 1996. ISBN 0-7923-9804-1.

Ganzzahlige Optimierung:

Alexander Schrijver; Theory of Linear and Integer Programming; Wiley 1986. ISBN 0-471-98232-6.

Konvexe Analysis und konvexe Optimierung:

Jean-Baptiste Hiriart-Urruty und Claude Lemaréchal; Convex Analysis and Minimization I, II; Springer, Berlin, 2. Auflage 1996. ISBN 3-540-56860-6 (Band I) und 3-540-56852-2 (Band II).

Nichtlineare Optimierung:

J. Nocedal, S.J. Wright; Numerical Optimization, Springer, 1999.
J. Frederic Bonnans, J. Charles Gilbert, Claude Lemarechal, Claudia A. Sagastizabal; Numerical Optimization, Springer, 2003. ISBN 3-540-00191-3.
Bazaraa, Sherali, Shetty; Nonlinear Programming: Theory and Algorithms, Wiley, 1993;
Luenberger; Linear and Nonlinear Programming, Addison-Wesley, 1984.

Nützliches

Simplexalgorithmus [matlab-file], Quelle: Gruppe n
AMPL tutorial [pdf]
AMPL files zum Spielen: steel.mod, steel.dat, steel.cmd
NEOS Server for Optimization
eine gute Matlab-Einführung
Matlab Crashkurs

Letzte Änderung: 06.07.05, 17:25