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Advanced Operations Research

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Advanced Operations Research
Modulbezeichnung (engl.): Advanced Operations Research
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Management Sciences, Master, ASPO 01.10.2018
Code: DFMM-MASCM-240
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
4VU (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
6
Studiensemester: 1
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur und Projektarbeit (120 Minuten / Gewichtung 2:1 / Wiederholung semesterweise)

[letzte Änderung 05.01.2016]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

DFMM-MASCM-240 Management Sciences, Master, ASPO 01.10.2018 , 1. Semester, Wahlpflichtfach
MASCM-240 (P420-0331, P420-0332, P620-0123) Supply Chain Management, Master, ASPO 01.04.2016 , 2. Semester, Pflichtfach
MASCM-240 (P420-0331, P420-0332, P620-0123) Supply Chain Management, Master, ASPO 01.04.2017 , 2. Semester, Pflichtfach

geeignet für Austauschstudenten mit learning agreement
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 6 Creditpoints 180 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 135 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Sonstige Vorkenntnisse:
s. Zulassungsvoraussetzungen (mindestens 9 Creditpoints in Mathematik und Statistik)

[letzte Änderung 06.01.2016]
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Teresa Melo
Dozent/innen: Prof. Dr. Teresa Melo

[letzte Änderung 17.08.2020]
Lernziele:
After having successfully completed this module, the student will
- obtain practice and experience in formulating realistic (integer) linear programming models,
- be aware of applications of linear programming that have been encountered in practice,
- be able to develop an appreciation for the diversity of problems that can be modeled as linear programs,
- be aware of the power, and the limitations, of optimization methods,
- understand the concept of multicriteria decision making and how it differs from situations and procedures involving a single criterion,
- be able to develop a goal programming model of a multiple criteria problem,
- be aware of major heuristic techniques and know when and how to apply them,
- be familiar with commercial software such as Excel Solver,
- be able to interpret the computer solution of a linear programming problem and to perform sensitivity analysis.


[letzte Änderung 26.01.2016]
Inhalt:
1. Linear programming revisited:
 
- Building linear programming models
- Typical applications in production and distribution planning
- Economic interpretation of a solution
- Duality theory and sensitivity analysis
 
2. Multi-criteria decision problems:
 
- Motivation and examples of conflicting objectives
- Preemptive and non-preemptive goal programming
- The analytic hierarchy process (AHP)
 
3. Integer and mixed-integer linear programming:
 
- Formulation of optimization models with discrete decision variables
- Innovative uses of binary variables in model formulation
- Sample applications in logistics and supply chain planning
- The branch-and-bound technique
 
4. Metaheuristics:
 
- The nature of metaheuristics
- Tabu search
- Simulated annealing
- Genetic algorithms
 
5. Formulating and solving optimization models on a spreadsheet (Excel Solver)

[letzte Änderung 26.01.2016]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
Vortrag und Diskussion in der Großgruppe, unterstützt durch Folien (Beamer) und Tafel (Theorie und Vorrechnen exemplarischer Beispiele).
  
Die Vorlesung wird durch Übungen ergänzt. Um eigenständiges Arbeiten zu unterstützen, wird eine Vielzahl von Übungsblättern bereitgestellt, deren thematische Breite das weite Einsatzspektrum der behandelten Methoden zeigt. Anschließend werden die Lösungen der Aufgaben mit den Studierenden besprochen (zum Teil mit Hilfe von Optimierungssoftware).
 
Sowohl das Vorlesungsskript als auch die Übungsblätter stehen den Studierenden in elektronischer Form zur Verfügung.


[letzte Änderung 05.01.2016]
Literatur:
Anderson, D. R., Sweeney, D. J., Williams, T. A., Camm, J. D., Cochran, J. J., Fry, M. J., Olhmann, J. W.: An Introduction to Management Science: Quantitative Approaches to Decision Making (14th edition). Cengage Learning, 2015
Hillier, F., Lieberman, G.: Introduction to Operations Research (9th edition). McGraw Hill Higher Education, 2010
Williams, H. P.: Model Building in Mathematical Programming (5th edition). Wiley, 2013
Winston, W. L.: Operations Research: Applications and Algorithms (4th edition). Cengage Learning, 2004


[letzte Änderung 05.01.2016]
 
[Fri Dec 27 01:50:07 CET 2024, CKEY=saor, BKEY=dms3, CID=DFMM-MASCM-240, LANGUAGE=de, DATE=27.12.2024]