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MaTIN2012_KOGA
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<!-- * Set USERSTYLEURL = %PUBURLPATH%/%WEB%/DokumentFormat/fonts.css --> ---+!! %FORMFIELD{"TopicClassification"}% %FORMFIELD{"Bezeichnung"}% %TOC{depth="3"}% %STARTSECTION{"no_toc"}% ----- *Verantwortlich:* Prof. Dr. Randerath ---++ Modul ---+++ Anerkennbare Lehrveranstaltung (LV) * [[F07_KOGA]] ---+++ Organisation <sticky> <table border="0"> <tr valign="top"> <td> <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0"> <th colspan="2">Bezeichnung</th> <tr> <td>Lang</td> <td>%FORMFIELD{"Bezeichnung"}%</td> </tr> <tr> <td>MID</td> <td>MaTIN2012_KOGA</td> </tr> <tr> <td>MPID</td> <td>G</td> </tr> </table> </td> <td> </td> <td> <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0"> <th colspan="2">Zuordnung</th> <tr> <td>Studiengang</td> <td>%FORMFIELD{"Studiengang"}%</td> </tr> <tr> <td>Studienrichtung</td> <td>%FORMFIELD{"Studienrichtung"}%</td> </tr> <tr> <td>Wissensgebiete</td> <td>G_VGMT</td> </tr> </table> </td> <td> </td> <td> <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0"> <th colspan="2">Einordnung ins Curriculum</th> <tr> <td>Fachsemester</td> <td>%FORMFIELD{"Fachsemester"}%</td> </tr> <tr> <td>Wahlpflicht</td> <td>G</td> </tr> <tr> <td>gültig ab</td> <td>WS 2013/14</td> </tr> </table> </td> <td> </td> <td> <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0"> <th colspan="2">Version</th> <tr> <td>erstellt</td> <td>2013-07-03</td> </tr> <tr> <td>VID</td> <td>1</td> </tr> <tr> <td>gültig ab</td> <td>WS 2013/14</td> </tr> <tr> <td>gültig bis</td> <td/> </tr> </table> </td> </tr> </table> </sticky> ---++++ Zeugnistext ---+++++ de Kombinatorische Optimierung und Graphenalgorithmen ---+++++ en Combinatorial Optimization and Graph Algorithms ---++++ Unterrichtssprache Deutsch ---+++ Modulprüfung <sticky> <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0"> <th colspan="2">Form der Modulprüfung</th> <tr> <td>sK</td> <td>Regelfall (bei geringer Prüfungsanzahl: sMP)</td> </tr> </table> </sticky> <sticky> <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0"> <th colspan="2">Beiträge ECTS-CP aus Wissensgebieten</th> <tr> <td>%FORMFIELD{"Wissensgebiet1Text"}%</td> <td>%FORMFIELD{"Wissensgebiet1Value"}%</td> </tr> <tr> <td>Summe</td> <td>%FORMFIELD{"ECTS"}%</td> </tr> </table> </sticky> *Aufwand [h]:* %FORMFIELD{"Aufwand"}% ----- ---++ Prüfungselemente %STARTSECTION{"Vorlesung / Übung"}% ---+++ Vorlesung / Übung <sticky> <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0"> <th colspan="2">Form Kompetenznachweis</th> <tr> <td>bÜA</td> <td>Präsenz- und Selbstlernaufgaben</td> </tr> </table> </sticky> <sticky> <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0"> <th colspan="2">Beitrag zum Modulergebnis</th> <tr> <td>bÜA</td> <td>unbenotet</td> </tr> </table> </sticky> ---++++ Spezifische Lernziele ---+++++ Lerninhalte(Kenntnisse) * KOGA-Grundlagen (PFK.2) * Minimale aufspannende Bäume (PFK.2 PFK.4) * Lineare Programme (PFK.4) * Gewichtete Matchings und das Chinesische Briefträgerproblem (PFK.2, PFK.4) * Flüsse in Netzwerken (PFK.4) * Spezielle Diskrete und Kombinatorische Optimierungsprobleme (PFK.2) ---+++++ Fertigkeiten * Die Studierenden sind in der Lage Verfahren und Konzepte der Graphentheorie und der Kombinatorischen Optimierung zur Beschreibung und algorithmischen Lösung von Problemstellungen der Informatik, der Technik und des täglichen Lebens anzuwenden. (PFK.3,PFK.7) * Sie haben die Fertigkeit Verfahren und Konzepte der Graphentheorie und der Kombinatorischen Optimierung zur Beschreibung und algorithmischen Lösung von Problemstellungen der Informatik, der Technik und des täglichen Lebens anzupassen. (PFK_2, PFK.5,PFK_6) * Sie können algorithmische Denk- und Arbeitweisen wie Komplexität von Problemklassen, Effizienz von Algorithmen und Approximation, die sie induktiv an Optimierungsaufgaben in Netzwerken und gewichteten Graphen erlernt haben, anwenden. (PFK_3,PFK.4,PFK.5,PSK.3) ---++++ Exemplarische inhaltliche Operationalisierung Anwendung algorithmischer Denk- und Arbeitsweisen: Am Beispiel des Kruskal-Algorithmus zur Bestimmung minimal aufspannender Bäume in gewichteten Graphen wird ein Greedy-Verfahren vorgestellt, welches eine optimale Lösung garantiert. Die Analyse der algorithmischen Lösung dieses Optimierungsproblems führt zur Einführung matroider Strukturen. Hierdurch wird es möglich zu analysieren, wann Greedy-Verfahren Optimierungsprobleme lösen.<br> %ENDSECTION{"Vorlesung / Übung"}% %ENDSECTION{"no_toc"}%
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