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Vorlesung Robuste Optimierung
| Termin: |
Mo 14 -15.30, Di 14 -15.30 |
| Ort: |
Mo: HS 301, Di: SR 305, beides im Pohlighaus |
| Schein
/ Kreditpunkte |
Mündliche
Prüfung am Ende des
Semesters - es können neun Leistungspunkte oder ein
Übungsschein erworben werden.
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| Dozenten: |
PD Dr. Christoph Buchheim und Dr. Frauke Liers
email: buchheim<_at_>informatik.uni-koeln.de
liers<_at_>informatik.uni-koeln.de |
| Übung: |
Link zu den Übungen |
Literatur: http://iew3.technion.ac.il/Home/Users/morbt/rom.pdf
Skript (1.Teil): PS PDF
Skript (2.Teil): PS PDF
Skript (3.Teil): PS PDF
Inhalt der Vorlesung:
In der Optimierung bestimmt man im Allgemeinen optimale Lösungen
in der Annahme, dass die Eingabedaten exakt bekannt sind. In der Praxis
ist dies jedoch häufig nicht der Fall, da Messfehler,
Rundungsfehler oder andere Unsicherheiten in den Problemdaten auftreten
können. So kann es sein, dass eine Problemlösung bei etwas
geänderten Eingabedaten unbrauchbar wird, da sie sehr weit von der
realen
Lösung entfernt liegt oder gar für das Problem unzulässig ist.
Einen Ausweg aus dieser Situation bietet die robuste Optimierung. Hier
werden zusätzlich zu den Eingabedaten Toleranzen angegeben.
Gesucht wird eine möglichst gute Lösung, welche für alle
innerhalb der Toleranzen liegenden Eingabewerte zulässig ist.
In der Vorlesung werden die Grundlagen der robusten Optimierung und wichtige praktische Anwendungen vorgestellt.
Kenntnisse der linearen oder positiv semidefiniten Optimierung sind vorteilhaft, aber nicht zwingend notwendig.
Zu dieser Vorlesung werden Übungen angeboten, in welchen die erlernten
Begriffe und Methoden vertieft und auf kleinere Beispielaufgaben angewendet werden.
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