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Approximationsalgorithmen (APPROXA)7.5 ECTS (englische Bezeichnung: Approximation Algorithms)
(Prüfungsordnungsmodul: Approximationsalgorithmen)
Modulverantwortliche/r: Rolf Wanka Lehrende:
Rolf Wanka
Startsemester: |
SS 2022 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
jährlich (SS) |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
165 Std. | Sprache: |
Deutsch oder Englisch |
Lehrveranstaltungen:
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Approximationsalgorithmen
(Vorlesung, 2 SWS, Rolf Wanka, Mo, 12:15 - 13:45, 01.150-128)
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Übungen zu Approximationsalgorithmen
(Übung, 2 SWS, Rolf Wanka, Mi, 8:30 - 10:00, 01.150-128)
Inhalt:
Für viele kombinatorische Optimierungsprobleme hat sich herausgestellt, daß sie vermutlich nicht durch schnelle exakte Algorithmen gelöst werden können, weshalb man sich mit Näherungslösungen zufrieden geben muß. In dieser Vorlesung werden Approximationsalgorithmen vorgestellt, die für eine Reihe populärer Optimierungsprobleme beweisbar gute Lösungen in vertretbarer Zeit berechnen. Im ersten Teil der Veranstaltung werden die grundlegenden Begriffe vorgestellt, mit Beispielalgorithmen ausgeführt und jeweils die Grenzen aufgezeigt. Im zweiten Teil werden allgemeine Techniken eingeführt und anhand instruktiver Beispiele mit Leben erfüllt.
Lernziele und Kompetenzen:
- Wissen
- Lernende können Wissen abrufen und wiedergeben. Sie kennen konkrete Einzelheiten wie Begriffe, Definitionen, Fakten, Gesetzmäßigkeiten und Theorien.
- Verstehen
- Lernende können Beispiele anführen und Aufgabenstellungen interpretieren ,
- Anwenden
- Lernende können neue Probleme durch Transfer des Wissens lösen.
- Analysieren
- Lernende können ein Problem in einzelne Teile zerlegen und so die Struktur des Problems verstehen und der Anwendung der erlernten Methoden zugänglich machen.
Literatur:
- R. Wanka. Approximationsalgorithmen - Eine Einführung. Teubner, 2007.
K. Jansen, M. Margraf. Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit. de Gruyter, 2008.
G. Ausiello, P. Crescenzi, G. Gambosi, V. Kann, A. Marchetti-Spaccamela, M. Protasi. Complexity and Approximation -- Combinatorial Optimization Problems and Their Approximability Properties. Springer, 1999.
E. W. Mayr, H. J. Prömel, and A. Steger (Hrsg.). Lectures on Proof Verification and Approximation Algorithms. Springer, 1998.
V. V. Vazirani. Approximation Algorithms. Springer, 2001.
Weitere Informationen:
www: https://www.cs12.tf.fau.de/lehre/lehrveranstaltungen/vorlesungen/approximationsalgorithmen/
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
- Informatik (Master of Science)
(Po-Vers. 2010 | TechFak | Informatik (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereich | Säule der theoretisch orientierten Vertiefungsrichtungen | Vertiefungsrichtung Theoretische Informatik | Approximationsalgorithmen)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "Informatik (Bachelor of Arts (2 Fächer))", "Informatik (Bachelor of Science)", "Mathematik (Bachelor of Science)", "Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science)" verwendbar. Details
Studien-/Prüfungsleistungen:
Approximationsalgorithmen (Vorlesung mit Übung) (Prüfungsnummer: 247639)
- Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet, 7.5 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- weitere Erläuterungen:
- Prüfungssprache: Deutsch oder Englisch. Die Unterrichts- und Prüfungssprache hängt von den Sprachkenntnissen und Präferenzen der Teilnehmerinnen und Teilnehmer ab und wird dementsprechend innerhalb der ersten zwei Wochen nach Vorlesungsbeginn festgelegt.
- Erstablegung: SS 2022, 1. Wdh.: WS 2022/2023, 2. Wdh.: keine Wiederholung
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