Praktische Optimierung (komplexer Systeme)

• Stand: 29.04.2022 / Update: 02.05.2022  
  Die Vorlesungen am 02./03.05.2022 finden statt! Update:An beiden Tagen wird die Vorlesung wg. Quarantäne in den Hörsaal gestreamt.
  
• Stand: 25.04.2022  
  Die Vorlesungen am 25./26.04.2022 fallen wg. Krankheit aus!
  
• Stand: 31.03.2022  
  Die Veranstaltung findet in Präsenz statt!
  

Bei der Optimierung komplexer Systeme speziell in den Ingenieurwissenschaften stellt sich meist schnell heraus, dass die Reichweite analytischer und exakter Lösungsmethoden wegen idealisierender Voraussetzungen für die Praxis zu eingeschränkt ist. Die "Praktische Optimierung" behandelt deshalb solche Lösungsansätze, die sich für praxisrelevante Problemklassen wie die nichtkonvexe Optimierung unter dem Black-Box-Szenario, die Optimierung bei Unsicherheit sowie zeitvarianter Probleme, die mehrkriterielle und schließlich die symbolische Optimierung bewährt haben. Methodisch kommen hier direkte deterministische Suchverfahren als auch etwa evolutionäre Algorithmen zum Einsatz. Besonderes Augenmerk gilt der Hybridisierung der Optimierverfahren mit statistischen Methoden: Bei zeitinvarianten Problemen werden Prognosemodelle, bei der Optimierung unter Unsicherheit statistische Testverfahren, zur Funktionsapproximation etwa Krigingverfahren oder Neuronale Netze benutzt. Weitere Themen berühren softwaretechnische Fragen zur Kopplung von Optimierverfahren und (kommerziellen) Simulatoren sowie die sinnvolle Nutzung paralleler Hardware. In den Übungen soll sich mit den Lösungsansätzen aktiv auseinandergesetzt werden, wobei existierende Schnittstellen zu Simulatoren softwaretechnisch bedient werden müssen.

Neben dem Erwerb von Einsicht in die Problematik und analytische Struktur der jeweiligen Problemklasse sollen die Studierenden methodisches Spezialwissen zur praktischen Lösung solcher Probleme erlangen. Sie sollen die praxisorientierten Lösungsansätze kennen und beherrschen sowie die Fähigkeit besitzen, selbständig praxisrelevante Probleme bearbeiten zu können. Schließlich sollen die Ergebnisse auch kritisch beurteilt werden können. Zur praktischen Umsetzung wird ausschließlich die Sprache Python eingesetzt (eine Einführung erfolgt im Rahmen der Übung).

Status der Vorlesung im Rahmen der MPO Informatik:

Diese Vorlesung ist ein Basismodul im Forschungsgebiet C (Intelligente Systeme).
Die Studienleistung ist Voraussetzung zur Teilnahme an der mündlichen Modulprüfung.
Die Modulbeschreibung findet sich hier.

Studierende anderer Studiengänge können an der Modulprüfung teilnehmen, sofern Nebenfachvereinbarungen existieren.

Foliensätze:

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