Fallstudien Diskrete/Nichtlineare Optimierung

Die Teilnehmenden arbeiten in kleinen Gruppen von typischerweise vier Personen. Zur Projektarbeit gehört es, das Problem mathematisch zu beschreiben, zu modellieren und seine wesentlichen Eigenschaften herauszuarbeiten. Auf dieser Basis entwickeln Sie anschließend mögliche Lösungsansätze, die Sie prototypisch implementieren und an realen Daten testen. Ihre Ergebnisse präsentieren Sie dabei sowohl intern als auch extern. Die Studierenden erhalten eine intensive Betreuung und individuelle Unterstützung.

Im Rahmen der Fallstudien bieten wir Ihnen Einführungen in Soft Skills wie Präsentationstechniken, Projektplanung und Teamorganisation. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Verbindung der Mathematik mit einer konkreten Anwendung. Dabei trainieren Sie auch Fortschritte und Ergebnisse in Ihrem Projekt Personen aus anderen Disziplinen und mit anderem Bildungshintergrund vorzustellen.

Fallstudien Diskrete/Nichtlineare Optimierung 2023

Wir bieten im Sommersemester 2023 voraussichtlich je 3 Projekte aus der diskreten bzw. nichtlinearen Optimierung an, die in Kooperation mit verschiedenen Industriepartnern oder anderen Forschungseinrichtungen durchgeführt werden.

Die Veranstaltung richtet sich an Masterstudierende der Fachbereiche Mathematik, insbesondere an Studierende der Studiengänge "Mathematics in Operations Research", "Mathematik" mit Studienschwerpunkt "Optimierung" und "Mathematics in Science and Engineering".

Vorbesprechung

Details zum Ablauf der Fallstudien, zur Bewerbung und zu den geplanten Projekten erfahren Sie bei unserer Vorbesprechung:

Datum/Zeit: Donnerstag, 09. Februar 2023, 16:00 Uhr

Ort: MI, Seminarraum 03.10.011 

Es ist geplant, die Vorbesprechung als Livestream per Zoom zu übertragen, bitte verwenden Sie folgende Zugangsdaten:

Meeting-ID: 661 8229 4734

Kenncode: CSOpt