Heuristic Optimization
Lehrbetrieb im Wintersemester
Der Kurs Heuristic Optimization (Vorlesung + Übung) wird nach dem Inverted Classroom Paradigma durchgeführt. Der Kurs ist komplett online, da er im Rahmen der internationalen Kooperationen der RWTH angeboten wird. Videoaufzeichnungen von Vorlesungen zu bestimmten Themen werden hier in Moodle zur Verfügung gestellt. Eine vertiefende Diskussion des Stoffes sowie die Möglichkeit, Fragen an den Dozenten zu stellen, finden in regelmäßigen Vorlesungs-Online-Live-Sessions statt. Die Vorlesung wird von Übungsaufgaben begleitet, die die Studierenden selbstständig zu lösen versuchen sollen. Die Musterlösungen werden in den Übungs-Online-Live-Sessions präsentiert und später zum Download zur Verfügung gestellt. Fragen zu den Übungen und Vorlesungen können auch im Forum gestellt werden.
Bitte beachten Sie: Aufzeichnungen und anderes Material werden nach und nach zur Verfügung gestellt und bleiben dann bis zum Ende des Semesters verfügbar. Kick-off und Live-Sitzungen werden nicht aufgezeichnet.
Ein detaillierter Zeitplan und wiederkehrende Zoom-Links für die Auftaktveranstaltung und alle Live-Sitzungen werden in Moodle zur Verfügung gestellt.
Inhalt
Komplexitätstheorie, greedy Algorithmen, lokale Suche, metaheuristische Optimierungsmethoden, Einzellösungsmethoden, populationsbasierte Methoden, Anwendung metaheuristischer Methoden für logistische Probleme, Parametertuning
Steckbrief
| Sprache: | Englisch |
| Vorkenntnisse: | Operations Research 1 oder Ähnliches vorteilhaft |
| Benotung: | 100 % Klausur |
Lernziele
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grundlegende Konzepte zur Entwicklung leistungsfähiger Metaheuristiken zu verstehen
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die wichtigsten metaheuristischen Verfahren (Tabu Search, Variable Neighborhood Search, Genetic Algorithms, …) zu verstehen, umzusetzen und anzupassen, um logistische Planungsprobleme zu lösen
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sinnvolle Experimente zum Fine-Tuning der Parameter einer Metaheuristik und zur Bewertung der Performance der Metaheuristik durchzuführen