Quantitative Methoden B - WiSe2017/2018
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Modul
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QUAMETHB |
Vorlesung
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Quantitative Methoden B
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NEWS
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Dozenten
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Prof. Dr. Alexander von Bodisco
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SWS
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2V+2Ü
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ECTS Credits
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5
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Beschreibung
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Pflichtfach |
Termine
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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)
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Inhalt
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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
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Folien – WS2017/2018
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Name
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Content
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Link
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Lecture
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Last update on
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V0_Einführung
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Einführung in die Thematik
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11.10.2017
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11.10.2017
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V1_Quant_Ent
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Quantitative Entscheidungsfindung
- Entscheidungstheorie
- Handlungsalternativen
- Risikoverhalten
- Umwelteinflüsse
- Dominanzprinzip
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PDF
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18.10.2017
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25.10.2017
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18.10.2017
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V2_Lin_Opt
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Lineare Optimierung
- Simplexalgorithmus
- Opportunitätskosten
- Schattenpreise
- Entartung
- Dualität
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PDF
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25.10.2017
/
08.11.2017
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18.10.2017
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V3_Graphen
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Graphentheorie
- Grundlagen
- Datenstrukturen
- Kürzeste Wege
- Längste Wege
- Spannbäume
- Steinerbäume
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V4_Projektplanung
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Projektplanung
- Modellierung
- Vorgangsknotennetzpläne
- Vorgangspfeilnetzpläne
- Zeitliche Planung
- Pufferzeiten
- Flexibilität
- Kapazität- & Kostenplan
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V5_Statistik_I
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Grundlagen Statistik
- Zufallsvariablen
- Verteilung, Verteilungsfunktion
- Zentrale Momente
- Rel. Häufigkeit, Mittelwert, Erwartungswerte, Mode
- Korrelation, Kovarianz, Variationskoeffizient
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V6_Statistik_II
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Statistik II
- Histogramme
- Testverfahren
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V7_Statistik_III
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Vergleich von Stichproben
- Subjektive und objektive Vergleiche
- Darstellung von Ergebnissen
- Konfidenzintervalle
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V8_Lügen_mit_Statistik
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Lügen mit Statistik
- Analyse von Statistiken
- Interpretation von Aussagen uznd Visualisierungen
- Fallstricke
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V9_Simulation
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Simulation
- Analyse vs. Simulation
- Einsatzgebiete
- Möglichkeiten zur Systemuntersuchung
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V10_Warteschlangen
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Warteschlangenmodelle
- Diskrete Event Simulation (DES)
- Aufbau einer Simulation
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Übung – WS2017/2018
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Name
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Content
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Link
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Lecture
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Last update on
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Übung 1
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Grundlagen der Optimierung
- Dominanzprinzip
- Ergebnismatrix
- Präferenzfunktionen
=> Lösung - keine
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Übung 2
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Grundlagen der Optimierung
- Graphische Optimierung
- Beschreibung von Problemen
=> Lösung - PDF
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PDF
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Übung 3
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Grundlagen der Optimierung
- Simplexalgorithmus
- Graphische Optimierung
=> Lösung - PDF
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PDF
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Übung 4
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Grundlagen der Optimierung
- Modellanpassungen
- Groß-M Methode
- 2-Phasen Methode
=> Lösung - PDF
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PDF
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Übung 5
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Graphentheorie
- Adjazenzlisten
- Adjazenzmatrizen
- Kürzeste Wege
=> Lösung - PDF
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PDF
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Übung 6
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Projektplanung
- Projektmodellierung
- Netzpläne
- Vorgangspfeilnetzplan
- Vorgangsknotennetzplan
=> Lösung - PDF
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PDF
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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.