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Department of Mechanical Engineering
Applied convex optimization

Angewandte konvexe Optimierung

Numerical optimization is omnipresent in technical systems. In fact, it is elementary for automation, production planning, logistics, or machine learning.

Organizational info (Winter term 2023/24)

  Lectures Excercises
Start 09.10.2023 10.10.2023
Time Mondays, 10:15 to 11:45 Tuesdays, 16:00 to 17:30
Room MB E21/E22 MB E21/E22
Lecturers / Tutors Moritz Schulze Darup Dieter Teichrib
Moodle Link to the course
Language German

Content (according to module description)

Die Vorlesung bietet eine anwendungsorientierte Einführung zur numerischen Optimierung. Optimierungsprobleme werden zunächst allgemein vorgestellt, mit Beispielen illustriert und anschließend klassifiziert. Der Schwerpunkt liegt dabei auf konvexen Optimierungsproblemen wie linearen oder quadratischen Programmen. Die Lösung derartiger Problemstellungen wird theoretisch erläutert und praktisch mithilfe von Standardsoftware (wie Matlab, Mosek oder Gurobi) erprobt. Diskutiert werden diesbezüglich Optimalitätskriterien, verschiedene Solver (wie Interior-Point oder Active Set) sowie duale Optimierungsprobleme.

Literature

S. P. Boyd, and L. Vandenberghe. Convex optimization. Cambridge University Press, 2004.