Kombinatorische Optimierung in der wissenschaftlichen Praxis

Semester:

Winter

Sprache:

German

Credits:

9

Kontakt:

copra@combi.rwth-aachen.de

Reguläre Studiengänge:

  • Mathematics M.Sc.
  • Computational Engineering Science M.Sc.
  • Simulation Science M.Sc.

Klausur:

  • Prüfungsvoraussetzungen: Siehe Modulhandbuch

Team

Christina Büsing
buesing@combi.rwth-aachen.de
  • Robust Optimization
  • Combinatorial Optimization
  • Healthcare Applications
Felix Engelhardt
engelhardt@combi.rwth-aachen.de
  • Optimierung unter Unsicherheiten
  • Robuste Optimierung von Energiesystemen
  • Bettenmanagement im Krankenhaus

Inhalt

Studierende erlernen das wissenschaftliche Arbeiten in der Kombinatorischen Optimierung. Dazu gehören, neben der Lösung eines mathematischen Problems, der Umgang mit Literatur, die mathematische Beschreibung der Problemstellung und die Präsentation der Ergebnisse. Ausgehend davon wird unter Anleitung eine wissenschaftliche Arbeit erstellt und es werden Publikationsprozess und Konferenzteilnahme eingeübt.

Lernziele

  • Studierende kennen Abläufe und Prozesse des wissenschaftlichen Arbeitens. Sie kennen die Unterschiede zwischen verschiedenen Veröffentlichungstypen.
  • Studierende können wissenschaftliche Publikationen suchen, lesen und einordnen.
  • Sie sind in der Lage, offene Forschungsfragen zu identifizieren und mathematisch auszuformulieren.
  • Sie können angemessene wissenschaftliche Texte verfassen und redigieren.
  • Studierende können einordnen, wann mathematische Beweise zentral sind und wann Aussagen empirisch validiert werden müssen.
  • Studiende können einfache Rechenstudien auf dem HPC-Cluster durchführen und die Ergebnisse angemessen schriftlich und mündlich präsentieren.

Empfohlene Vorkenntnisse

  • Grundkenntnisse mathematischer Beweisführung
  • Kenntnisse der Kombinatorischen Optimierung (mind. Optimierung B oder vergleichbare Fächer)
  • Kenntnisse mindestens einer vorgeschrittenen Veranstaltung im Bereich der Diskreten/Kombinatorischen Optimierung
🔝