Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...
- kombinatorische Optimierungsprobleme mithilfe von Constraint Programming (CP) zu modellieren und zu lösen.
- verschiedene Verfahren zur Lösung von CP-Problemen zu implementieren und zu vergleichen.
- die jeweils beste Heuristik zur Steigerung der Suchperformance auszuwählen.
- Grundlagen des Constraint Programming: Grundlegende Konzepte, Arten von Wertebereichen (endliche Wertebereiche, Intervalle, Mengen), Constraints, Suche, Branch and Bound
- CP Modellierung: globale Constraints, redundante Constraints, Reduktion von Symmetrien, Constraints für spezielle Anwendungen (z.B. Scheduling), Modellierung von Optimierungsproblemen, Problemreduktionen
- CP Sprachen/Bibliotheken: MiniZinc, ILOG CP Optimierer
- Modellierungsbeispiele: n-Queens, Cryptoarithmetik, Sudoku, Scheduling, Timetabling, ...
- Grundlegende Lösungsmethoden: Propagierung, Konsistenz, Suche
- Fortgeschrittene Lösungsmethoden: Heuristiken, hybride Ansätze, Kombination mit heuristischen/metaheuristischen Techniken
- Statistische Analyse von Optimierungsalgorithmen
- Lösung von Übungsbeispielen
