Liebe Studis,
letztes Jahr habt ihr in der GudO unterschiedliche Methoden kennengelernt, um Optimierungsprobleme auf Graphen zu lösen. Aber was passiert eigentlich, wenn die Eingabeparameter, zum Beispiel die Kantenlänge in einem Graph unsicher sind?
Um die Frage, wie man unter solcher "Unsicherheit" Optimalität definieren kann und wie man Optimierungsprobleme dann trotzdem lösen kann soll es im Seminar "Algorithmen für Optimierung unter Unsicherheit" gehen.
Wir gucken wir uns unterschiedliche Konzepte für Optimalität unter Unsicherheit an und lernen anhand von eigentlich (=im deterministischen Fall) einfachen Optimierungsproblemen, was für Auswirkungen die auf die Lösungen haben, und wie man die Probleme (algorithmisch und mit mathematischer Programmierung) lösen kann.
Bei Interesse bitte unverbindlich anmelden unter Course: SS24: Robust Optimization/Algorithms for Optimization under Uncertainty | WueCampus (uni-wuerzburg.de) und in die erste Session am 17.4. um 14:15 in Übungsraum 2 kommen!
Vielleicht bis bald,
Marie