Mathematical Algorithmic Optimization - Otto-von-Guericke-University Magdeburg

 
 
 
 
 
 
 
 

Vorlesung: Algorithmische dynamische Optimierung / Algorithmic Dynamic Optimization

The language of the lecture may be English, German, or a mixture of both. This will be decided based on the preferences of the audience.

Die Vorlesung Algorithmische dynamische Optimierung (LSF) wird im SS 2017 für Master- und Doktorstudierende an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg gelesen.

Angaben
Inhalt

Die Vorlesung gibt einen Überblick über Optimale Steuerung sowie Parameterschätzung und Versuchsplanung für dynamische Systeme, die durch gewöhnliche Differentialgleichungen beschrieben werden können. Der Vorlesungsstoff wird über Beamer-Vorlesungen, Details an der Tafel, und integrierte Übungen vermittelt. Das Mitbringen eines eigenen notebooks wird dringend empfohlen. Die Vorlesung findet etwas außerhalb des normalen Vorlesungszyklus statt, was dem Ausfall der Optimalen Steuerung im Wintersemester geschuldet ist. Im Vergleich zu den Modulvorlesungen Optimale Steuerung und Algorithmische Parameterschätzung und Versuchsplanung deckt sie einen größeren Bereich ab, geht dafär nicht ganz so in die Tiefe. Daher eignet sich diese Vorlesung auch besonders for Doktorandinnen und Doktoranden, die sich kompakt die Grundlagen der Optimierung dynamischer Systeme aneignen wollen.

Der voraussichtliche Aufbau ist wie folgt.

Literatur und Skript

Literaturempfehlungen werden in der Vorlesung diskutiert. Es werden Folien zur Verfügung gestellt. Es stehen zwei Skripte aus den Vorlesungen Optimale Steuerung und Algorithmische Parameterschätzung und Versuchsplanung zur Verfügung.

Übungen

In die Vorlesung werden Übungen im Umfang von 1 SWS integriert. Zielsetzung wird neben mathematischen Aufgaben auch der Umgang mit modernen Modellierungs- und Optimierungstools sein, insbesondere die Verwendung von CasADi, das von Matlab und/oder Python aus genutzt werden kann.

Passwortgeschützte Downloads

Uebungsblätter und Musterlösungen

Studienfächer / Studienrichtungen

Studierende der Mathematik, ggfs. auch der Natur-, Ingenieurs- und der Wirtschaftswissenschaften. Promotionsstudierende sind willkommen.

Voraussetzungen

Mathematische Grundvorlesungen, Einführung in die Optimierung, Nichtlineare Optimierung, Matlab.

Fragen?

Ich freue mich über generelles Interesse und Fragen:

Last Modification: 2017-03-30 - Contact Person: Sebastian Sager - Impressum