Modul
Stochastische Optimierung [M-WIWI-103289]
Leistungspunkte
9Turnus
Jedes SemesterDauer
1 SemesterSprache
Deutsch/EnglischLevel
4Version
10Verantwortung
Einrichtung
- KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Bestandteil von
Teilleistungen
| Identifier | Name | LP |
|---|---|---|
| T-WIWI-102715 | Operations Research in Supply Chain Management | 4.5 |
| T-WIWI-111247 | Mathematische Grundlagen hochdimensionaler Statistik | 4.5 |
| T-WIWI-110162 | Optimierungsmodelle in der Praxis | 4.5 |
| T-WIWI-102720 | Gemischt-ganzzahlige Optimierung II | 4.5 |
| T-WIWI-102719 | Gemischt-ganzzahlige Optimierung I | 4.5 |
| T-WIWI-106546 | Einführung in die Stochastische Optimierung | 4.5 |
| T-WIWI-103124 | Multivariate Verfahren | 4.5 |
| T-WIWI-112109 | Topics in Stochastic Optimization | 4.5 |
| T-WIWI-106548 | Fortgeschrittene Stochastische Optimierung | 4.5 |
| T-WIWI-106549 | Large-scale Optimierung | 4.5 |
| T-WIWI-111587 | Multikriterielle Optimierung | 4.5 |
| T-WIWI-106545 | Optimierungsansätze unter Unsicherheit | 4.5 |
| T-WIWI-106545 | Optimierungsansätze unter Unsicherheit | 5 |
| T-WIWI-102723 | Graph Theory and Advanced Location Models | 4.5 |
Erfolgskontrolle(n)
Die Modulprüfung erfolgt in Form von Teilprüfungen (nach § 4(2), 1 SPO) über die gewählten Lehrveranstaltungen des Moduls, mit denen in Summe die Mindestanforderungen an Leistungspunkten erfüllt ist.
Die Erfolgskontrolle wird bei jeder Lehrveranstaltung beschrieben.
Die Gesamtnote des Moduls wird aus den mit Leistungspunkten gewichteten Noten der Teilprüfungen gebildet und nach der ersten Nachkommastelle abgeschnitten.
Qualifikationsziele
Der/die Studierende
- benennt und beschreibt die Grundbegriffe von weiterführenden stochastischen Optimierungsmethoden, insbesondere das algorithmische ausnutzen von speziellen Problemstrukturen,
- kennt die für eine quantitative Analyse unverzichtbaren Methoden und Modelle der stochastische Optimierung
- modelliert und klassifiziert stochastische Optimierungsprobleme und wählt geeignete Lösungsverfahren aus, um auch anspruchsvolle stochastische Optimierungsprobleme selbständig und gegebenenfalls mit Computerhilfe zu lösen,
- validiert, illustriert und interpretiert erhaltene Lösungen,
- identifiziert Nachteile von Lösungsverfahren und ist gegebenenfalls in der Lage Vorschläge zu machen, um diese an praktische Probleme anzupassen.
Voraussetzungen
Im Studiengang Informationswirtschaft M.Sc. können zwei beliebige Teilleistungen im Modul gewählt werden.
Inhalt
Der Schwerpunkt des Moduls liegt auf der Modellierung sowie das Vermitteln von theoretischen Grundlagen und Lösungsverfahren für Optimierungsprobleme mit spezielle Struktur, welche zum Beispiel bei der stochastischen Optimierung auftreten.
Empfehlungen
Es wird empfohlen, die Vorlesung "Einführung in die Stochastische Optimierung" zu hören, bevor die Vorlesung "Fortgeschrittene Stochastische Optimierung" besucht wird.
Arbeitsaufwand
Der Gesamtarbeitsaufwand für dieses Modul beträgt ca. 270 Stunden (9 Credits). Die Aufteilung erfolgt nach den Leistungspunkten der Lehrveranstaltungen des Moduls. Die Gesamtstundenzahl je Lehrveranstaltung ergibt sich dabei aus dem Aufwand für den Besuch der Vorlesungen und Übungen, sowie den Prüfungszeiten und dem zeitlichen Aufwand, der zur Erreichung der Lernziele des Moduls für einen durchschnittlichen Studenten für eine durchschnittliche Leistung erforderlich ist.