Dieses Lehrbuch vermittelt einen breiten und grundlegenden Einblick in das methodische Verständnis für die Problematik der Optimierung. Im Fokus stehen Algorithmen und Komplexität verschiedener Optimierungsprobleme sowie nützliche Lösungsmethoden und starker Anwendungsbezug. Dabei wird auf eine ausführliche Darstellung der wichtigen Konzepte der Optimierung genauso Wert gelegt, wie auf eine anwendungsbezogene Aufbereitung der Problemstellungen und Lösungsverfahren. Der vermittelte theoretisch-methodische Inhalt des Buches wird nicht nur durch eine Vielzahl von erprobten Übungsaufgaben (inkl. Lösungen), sondern auch durch eine große Menge an praktischen Beispielen und Anwendungsfällen bis hin zu aktuellen Forschungsfragen zur Vertiefung und zum Eigenstudium begleitet. Alle praktischen Problemstellungen werden durch Lösungsimplementierungen in der Programmiersprache Python (ab Version 3) und, wo möglich und sinnvoll, mit realen Datensätzen ergänzt. Dies soll Lesern die praktische Nachbereitung und Vertiefung der Inhalte in Eigeninitiative ermöglichen und in aktuelle Forschungsfragen überleiten.
Die Website zu unserem Buch Einführung in die Optimierung: Konzepte, Methoden und Anwendungen ist nun online. Künftig werden wir hier Lösungen zu den im Buch enthaltenen Übungsaufgaben zur Verfügung stellen sowie examplarische Implementierungen ausgewählter Algorithmen in der Programmiersprache Python 3.
Das Buch selbst befindet sich in der Polishing-Phase. Wir glätten nur noch einige Ecken und Kanten. Dann steht dem Druck nichts mehr im Wege.
Wir halten Übungsaufgaben ohne Lösungen für wenig sinnvoll. Zur Überprüfung eures Lernfortschritts bieten wir Lösungen zu allen Übungsaufgaben im PDF Format an.
Dr.-Ing. Christian Grimme
Dr.-Ing. Christian Grimme studierte Informatik und promovierte in diesem Fachbereich an der TU Dortmund und forschte/lehrte am Institut für Roboterforschung der TU Dortmund. Zurzeit arbeitet er als PostDoc am Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster in den Bereichen Optimierung und Statistik.
Dipl.-Inf. Jakob Bossek
Jakob Bossek studierte Informatik und Statistik mit Schwerpunkt Intelligente Systeme an der TU Dortmund. Derzeit ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich der (mehrkriteriellen) Optimierung.
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