Vorlesung 06
In dieser Vorlesung schauen wir uns die Branch-And-Bound Methode in der Anwendung an. Zudem geben wir einige Ausblicke zu weiteren Optimierungsproblemen.
Übung 2
In dieser Übung beschäftigen wir uns intensiver mit Dynamic Programming. Dafür schauen wir uns mit Longest Common Subsequence und Matrix Chain Multiplication zwei neue Probleme an und konstruieren schrittweise Dynamic Programming Ansätze, um sie zu lösen.
Vorlesung 05
In dieser Vorlesung lernen wir ein alternatives exaktes Verfahren kennen: Branch-And-Bound. Wir schauen uns dabei das Verfahren in seinen Details an und wenden es dann erneut auf das Knapsack-Problem an.
Vorlesung 04
In dieser Vorlesung betrachten wir weitere Dynamic Programming – Ansätze. Dabei geht es unter Anderem um das bekannte Knapsack-Problem. Zudem betrachten wir zwei geometrische Probleme.
Vorlesung 03
In dieser Vorlesung lernen wir eine neue Methode zum exakten Lösen von Problemen kennen: Dynamic Programming. Wir beginnen damit dynamische Programme anhand von Beispielen für Knapsack- und Subset Sum-Probleme zu betrachten.
Übung 1
In dieser Übung beschäftigen wir uns noch einmal intensiver mit Greedy-Algorithmen. Wir schauen uns dazu das Hörsaal-Belegungsproblem genauer an.
Vorlesung 02
In dieser Vorlesung lernen wir die Familie der Greedy-Algorithmen kennen und schauen uns je ein Beispiel für die Probleme Fractional Matching und Subset Sum an.
Übung 0
In der ersten Übung klären wir einmal grundlegende organisatorische Fragen. Anschließend gibt es eine kleine Widerholung zu AuD 1 und wir schauen uns noch einmal den Greedy-Algorithmus zu Fractional Knapsack an.
Vorlesung 01
In dieser Vorlesung geben wir eine Einführung in Knapsack-Probleme und damit verbundene Varianten.
Anmeldung Kleine Übungen
Die Anmeldung für die kleinen Übungen ist ab jetzt bis zum 28.04.2023 geöffnet.
Nach Anmeldeschluss erhalten alle Teilnehmenden eine E-Mail mit der zugeteilten Übung und Gruppe.
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