Quantitative Methoden B - WiSe2017/2018

  Hochschule Augsburg - Fakultät für Informatik

Modul

QUAMETHB

Vorlesung

Quantitative Methoden B

NEWS

Dozenten

Prof. Dr. Alexander von Bodisco

SWS

2V+2Ü

ECTS Credits

5

Beschreibung

Pflichtfach

Termine

Vorlesung:

  • Einführungsvorlesung: Mi 11.10.2017
  • Vorlesung: Mi 08:00(s.t.)-09:30 Uhr (Raum W3.15)

Übung:

  • Erste Übung: Mi 12.10.2017
  • Übung: Mi 09:50 -11:20 Uhr (Raum W3.15)


Prüfung:

  • schriftliche Prüfung 90 Minuten
  • Zugelassene Hilfsmittel:
    • Nicht-programmierbarer Taschenrechner

Empfohlenes Semester: BIS2 (MWI2)

 

Inhalt

Die Studierenden erlangen vertiefte Fähigkeiten in wichtigen Bereichen des Operations Research. Die Studierenden sind nach erfolgreicher und aktiver Teilnahme an der Lehrveranstaltung in der Lage, die Methoden auf konkrete Probleme anzuwenden, so dass eine Lösung bestimmt werden kann.

Zu den behandelten Verfahren gehören u.a. Netzplantechnik, lineare Optimierung, stochastische Simulation, Leistungsvergleich von Systemen und Warteschlangen.

Lehrinhalte:

  • Wissen zur Interpretation und Auswertung von Simulations- und Messergebnissen
  • Modellierung von Systemabläufen und Optimierungsproblemen
  • Identifikation von relevanten Leistungs- bzw. Zielparametern
  • Verständnis für Optimierungsverfahren und deren Komplexität

Folien – WS2017/2018

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Content

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Lecture

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V0_Einführung

Einführung in die Thematik

  • Übersicht
  • Grundlagen

PDF

11.10.2017

11.10.2017

V1_Quant_Ent

Quantitative Entscheidungsfindung

  • Entscheidungstheorie
  • Handlungsalternativen
  • Risikoverhalten
  • Umwelteinflüsse
  • Dominanzprinzip

PDF

18.10.2017

/

25.10.2017

18.10.2017

V2_Lin_Opt

Lineare Optimierung

  • Simplexalgorithmus
  • Opportunitätskosten
  • Schattenpreise
  • Entartung
  • Dualität

PDF

25.10.2017

/

08.11.2017

18.10.2017

V3_Graphen

Graphentheorie

  • Grundlagen
  • Datenstrukturen
  • Kürzeste Wege
  • Längste Wege
  • Spannbäume
  • Steinerbäume

PDF

 

V4_Projektplanung

Projektplanung

  • Modellierung
  • Vorgangsknotennetzpläne
  • Vorgangspfeilnetzpläne
  • Zeitliche Planung
  • Pufferzeiten
  • Flexibilität
  • Kapazität- & Kostenplan

PDF

 

V5_Statistik_I

Grundlagen Statistik

  • Zufallsvariablen
  • Verteilung, Verteilungsfunktion
  • Zentrale Momente
  • Rel. Häufigkeit, Mittelwert, Erwartungswerte, Mode
  • Korrelation, Kovarianz, Variationskoeffizient
     

V6_Statistik_II

Statistik II

  • Histogramme
  • Testverfahren
     

V7_Statistik_III

Vergleich von Stichproben

  • Subjektive und objektive Vergleiche
  • Darstellung von Ergebnissen
  • Konfidenzintervalle
     

V8_Lügen_mit_Statistik

Lügen mit Statistik

  • Analyse von Statistiken
  • Interpretation von Aussagen uznd Visualisierungen
  • Fallstricke
 

 

V9_Simulation

Simulation

  • Analyse vs. Simulation
  • Einsatzgebiete
  • Möglichkeiten zur Systemuntersuchung
     

V10_Warteschlangen

Warteschlangenmodelle

  • Diskrete Event Simulation (DES)
  • Aufbau einer Simulation
     

Übung – WS2017/2018

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Last update on

Übung 1

Grundlagen der Optimierung

  • Dominanzprinzip
  • Ergebnismatrix
  • Präferenzfunktionen
    => Lösung - keine

PDF

 

Übung 2

Grundlagen der Optimierung

  • Graphische Optimierung
  • Beschreibung von Problemen


=> Lösung - PDF

PDF

Übung 3

               

Grundlagen der Optimierung

  • Simplexalgorithmus
  • Graphische Optimierung

=> Lösung - PDF

PDF

Übung 4

Grundlagen der Optimierung

  • Modellanpassungen
  • Groß-M Methode
  • 2-Phasen Methode

=> Lösung - PDF

PDF

Übung 5

Graphentheorie

  • Adjazenzlisten
  • Adjazenzmatrizen
  • Kürzeste Wege
    • Dijkstra
    • Fifo

 => Lösung - PDF

PDF

Übung 6

Projektplanung

  • Projektmodellierung
  • Netzpläne
  • Vorgangspfeilnetzplan
  • Vorgangsknotennetzplan

=> Lösung - PDF

PDF

 

Literatur:

1. ›Werners, Grundlagen des Operations Research, Springer, 3. Auflage, 2013, ISBN-13: 978-3-642-40101-5.

2. Gunter Bolch, Stefan Greiner, Hermann de Meer, Kishor S. Trivedi "Queueing Networks and Markov Chains - Modeling and Performance Evaluation with Science Applications", Wiley (Second Edition).

3. Domschke, Drexl: Einführung in Operations Research, Springer, 7. Auflage, 2007.

4. Averill M. Law "Simulation Modeling and Analysis", McGrawHill.