Algorithmische Mehrkriterielle Optimierung

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Dozenten

Beschreibung

In der Mehrkriteriellen Optimierung haben wir es mit Optimierungsproblemen zu tun, die mehr als eine Zielfunktion besitzen. In der Regel sind diese Ziele konfliktär und es gibt nicht den einen Lösungswert, mit dem alle an dem Problem beteiligten Entscheider zufrieden sind. Ein Lösungsansatz dabei ist eine Menge von Kompromissen zu berechnen.

In der Praxis ist der obige Ansatz in der Regel der bevorzugte: Selten interessieren wir uns beispielsweise nur für eine kostengünstigste Stromleitung; in der Regel ist das Queren von Naturschutz- oder Siedlungsgebieten mindestens von der gleichen Relevanz wie die Kosten. Ein anderes Beispiel ist die Strahlentherapieplanung: Bei dieser sollen Pläne entwickelt werden, in denen Tumorgewebe möglichst stark geschädigt, umliegendes gesundes Gewebe hingegen möglichst geschont wird.

In dieser Vorlesung nähern wir uns diesem Themenkomplex von algorithmisch-theoretischer Seite. Wir schauen uns an wie schwierig diese Probleme sind und was „schwierig“ dabei bedeutet. Wir betrachten ausgewählte Probleme im Detail und werden diskutieren, wie man diese exakt und approximativ lösen kann. Darunter sind vor allem mehrkriterielle Varianten bekannter kombinatorischer Optimierungsprobleme wie kürzeste Wege, Spannbäume und Matchings.

Von den Teilnehmenden der Veranstaltung wird ein vertieftes Verständnis der Inhalte der Veranstaltung „Einführung in die Theoretische Informatik“ und "Einführung in die Algorithmik" vorausgesetzt. Der Besuch der Veranstaltungen "Kombinatorische Optimierung" und "Komplexitätstheorie" ist hilfreich, wird aber nicht vorausgesetzt.

Studienbereiche

• Wirtschaftswissenschaften > M.Sc. Wirtschaftsinformatik (Akkreditierung 2024) > Wahlpflichtbereich Wirtschaftsinformatik/Informatik > Informatik – Computer Science
• Informatik > Master of Science in Informatik
• Informatik > Vorlesungen