Ergänzungen zum Modulhandbuch - Institut für Informatik ...

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Ergänzungen zum Modulhandbuch - Institut für Informatik ...

Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik

Institut für Informatik

Ergänzungen zum

Modulhandbuch

des

Bachelor- und des Masterstudiengangs

„Angewandte Informatik

der Fachgruppe Informatik

an der Universität Bayreuth

(Version 2009-03-10)


Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik

Institut für Informatik

INF 310: Diskrete Algorithmen

Kürzel: INF 310

Anmerkungen: -

Nr. Veranstaltung SWS

Lehrveranstaltungen:

Semester:

Modulverantwortliche(r):

Sprache:

Zuordnung Curriculum:

Lehrform / SWS:

Arbeitsaufwand:

3 SWS insgesamt.

1 Approximationsalgorithmen – Vorlesung 2

2 Approximationsalgorithmen – Übung 1

beliebig

PD Dr. Sascha Kurz (Lehrstuhl für Wirtschaftsmathematik)

deutsch

Mathematik (Diplom, Master)

Angewandte Informatik (Master)

Wirtschaftsmathematik (Diplom)

Technomathematik (Diplom)

Vorlesung 2 SWS Übung 1 SWS

120 h: 45 h Präsenz, 60 Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltung, 15 h

Prüfungsvorbereitung

Angebotshäufigkeit: einmalig im SS 2009

Leistungspunkte: 4

Vorausgesetzte Module: -

Voraussetzungen: -

Lernziele/Kompetenzen:

Inhalt:

Studien-

/Prüfungsleistungen:

Medienformen:

Mathematische Modellierung von praktischen Optimierungsproblemen mit Hilfe von

Graphen und den zugehörigen Algorithmen. Entwicklung und Implementierung von

(Approximations-)Algorithmen zur Lösung praktischer Probleme.

Für viele kombinatorische Optimierungsprobleme hat sich herausgestellt, dass sie

(gehen wir von P!=NP aus) vermutlich nicht durch schnelle exakte Algorithmen gelöst

werden können, weshalb man sich mit Näherungslösungen zufrieden geben muss.

Ein Algorithmus besitzt für ein Problem eine konstante Gütegarantie c, wenn zu jeder

Eingabe in Polynomialzeit eine Lösung berechnet werden kann, deren

Zielfunktionswert höchstens c Mal so viel (bei Minimierungsproblemen) wie der einer

Optimallösung beträgt.

In der Vorlesung werden Approximationsalgorithmen vorgestellt, die für eine Reihe

populaerer Optimierungsprobleme beweisbar gute Loesungen in vertretbarer Zeit

berechnen. Behandelt werden u.a. die Themen Primal-Dual-Methode, LP-Rounding

und die Optimierungsprobleme Traveling Salesman, Steinerbaum, Bin-Packing,

Facility Location und K-Median.

Teilprüfung

Tafel, Folie, Rechner


Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik

Institut für Informatik

INF 310: Diskrete Algorithmen

Literatur:

K. Jansen und M. Margraf: Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit,

de Gruyter, 2008

D. Hochbaum (ed.): Approximation Algorithms for NP-Hard Problems, PWS Publishing

Company, 1997

V. V. Vazirani: Approximation algorithms, Springer 2001

R. Wanka: Approximationsalgorithmen, Teubner, 2006

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