mat350 - Linear and Non-Linear Optimization (Complete module description)

mat350 - Linear and Non-Linear Optimization (Complete module description)

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Module label Linear and Non-Linear Optimization
Module code mat350
Credit points 6.0 KP
Workload 180 h
Institute directory Department of Mathematics
Applicability of the module
  • Bachelor's Programme Mathematics (Bachelor) > Vertiefungsmodule
Responsible persons
  • Chernov, Alexey (module responsibility)
  • Schöpfer, Frank (module responsibility)
Prerequisites
Lineare Algebra, Analysis I, Analysis IIb
Skills to be acquired in this module
  • Exemplarisches Kennenlernen weiterer mathematischer Gebiete und damit Erweiterung des eigenen mathematischen Wissens
  • Kennenlernen von Anwendungen
  • Fähigkeit, vorhandene Software zu verstehen, einzubinden und anzuwenden
  • Fähigkeit zur Entwicklung und Implementation von Algorithmen
  • Vertiefung, auch exemplarisch, der im Grundlagenbereich erworbenen Kenntnisse
  • Vernetzung des eigenen mathematischen Wissens durch Herstellung von Bezügen zwischen verschiedenen mathematischen Bereichen
  • Erwerb direkt berufsbezogener inhaltlicher und prozessorientierter Kompetenzen
  • Aufbau von Grundkenntnissen im Bereich numerischer endlichdimensionaler Optimierung im Rahmen linearer und nichtlinearer Optimierungsprobleme
  • Vertiefung und Anwendung der im Grundlagenbereich erworbenen Kenntnisse zur Analysis und Linearer Algebra
  • Kennenlernen von Anwendungen, auch exemplarisch, im Bereich der numerischen Optimierung
  • Kennenlernen grundlegender Techniken und Algorithmen der numerischen Optimierung, ihrer Anwendbarkeit und Grenzen
  • Fähigkeit zur Implementation von Optimierungsalgorithmen
  • Inhaltliche Querverbindungen zu den Modulen: Numerische Aspekte der Linearen Algebra, Bestimmung der Extremwerte, Konvergenz von Folgen, Quasi-Newton-Verfahren
Module contents
  • Lineare Programme und Dualität
  • Allgemeine Optimalitätsbedingungen für nichtlineare Programme, KKT-Bedingungen, Regularitätsbedingungen
  • Lösungsalgorithmen: Simplex-, Innere Punkte-, Active-Set-, Gradienten-, SQP-, Lagrange-Newton-, Penalty und Barriere-Verfahren
Recommended reading
C. Kanzow, C. Geiger: Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben, Springer, 2002
F. Jarre, J. Stoer: Optimierung, Springer, 2004
J. Nocedal, S.J. Wright: Numerical optimization, Springer, 1999
D.G. Luenberger, Y. Ye: Linear and nonlinear programming, Springer, 2016
G.B. Dantzig, Mukund N. Thapa: Linear Programming 1 und 2, Springer 1997, 2003
Kallrath: Gemischt-ganzzahlige Optimierung: Modellierung in der Praxis: Mit Fallstudien aus Chemie, Energiewirtschaft, Papierindustrie, Metallgewerbe, Produktion und Logistik, Springer, 2013
Links
Language of instruction German
Duration (semesters) 1 Semester
Module frequency unregelmäßig
Module capacity unlimited
Type of course Comment SWS Frequency Workload of compulsory attendance
Lecture 3 SuSe 42
Exercises 1 SuSe 14
Total module attendance time 56 h
Examination Prüfungszeiten Type of examination
Final exam of module
nach Ende der Vorlesungszeit
KL