Zum Buch
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.
Der Inhalt
- Grundbegriffe und Komplexität
- Graphen und Bäume
- Lineare Optimierung
- Nicht-lineare Optimierung
- Naturinspirierte Optimierung
- Entscheidungs- und Spieltheorie
Die Zielgruppen
- Studierende der Wirtschaftsinformatik, Informatik und Wirtschaftswissenschaften
- Lehrende an Universitäten und Hochschulen
- Schüler im Leistungskurs Informatik
Lösungen
Wir halten Übungsaufgaben ohne Lösungen für wenig sinnvoll. Zur Überprüfung eures Lernfortschritts bieten wir Lösungen zu allen Übungsaufgaben im PDF Format an.