Bachelorarbeiten in der Diskreten Optimierung
Bachelorarbeiten basieren in der Regel auf einem mathematischen Artikel, der in der Arbeit aufgearbeitet und in eigenen Worten wiedergegeben wird. Zusätzlich kommen oft noch kleinere Implementierungsarbeiten oder Computerexperimente hinzu.
Die Bearbeitungszeit einer Bachelorarbeit beträgt sechs Monate. Vor Beginn der Arbeit sollte unbedingt die folgende Handreichung (wird in neuem Tab geöffnet) zum Thema Bachelorarbeiten in der Diskreten Optimierung gelesen werden. Angemeldet wird die Arbeit in der Regel dann, wenn die Studierenden sich etwas in das Thema eingearbeitet haben. Für die Anfertigung der Arbeit steht im Downloadbereich des Fachbereichs eine TeX-Vorlage zur Verfügung, alternativ können Sie auch die Vorlage der Arbeitstechniken Vorlesung aus dem WS15/16 verwenden.
Voraussetzungen
Das erfolgreiche Bestehen der Veranstaltung „Einführung in die Optimierung“ wird vorausgesetzt; darüber hinaus wird die aktive Teilnahme in einem Optimierungsseminar dringend empfohlen.
Ansprechpartner
Prof. Pfetsch , Prof. Disser und Mitarbeiter der Arbeitsgruppe
Abgeschlossene Arbeiten
Approximation des rechteckigen Rucksackproblems
(Prof. Pfetsch)
- Mittels des minimalen maximalen Flussgrades zur Annährung an das Flussfärbungsproblem
(Prof. Pfetsch) - Verallgemeinerte Dach-Dualität
(Prof. Pfetsch) - Kombinatorische zweistufige minmax Regel-Probleme unter Unsicherheitsintervallen
(Prof. Pfetsch) - Identifizierung von relativ irreduziblen unlösbaren Teilsystemen linearer Ungleichungssysteme
(Prof. Pfetsch) - Die dünnbesetzteste Lösung in der endlichen Vereinigung von Polytopen
(Prof. Pfetsch) - Grady-Färbung von Wörtern
(Prof. Pfetsch)
- Lösen von dünnbesetzten Systemen mittels nonkonvexer Relaxierung
(Prof. Pfetsch) - Latent Space Optimization: Solving Discrete, High-dimensional and Expensive Problems via the Latent Space of Deep Generative Models
(Prof. Pfetsch) - Das eingeschränkte, verlässliche kürzeste Wege-Problem in stochastischen zeitabhängigen Netzwerken
(Prof. Pfetsch) - Multicommodity flows in symmetric digraphs
(Prof. Pfetsch) - Die Extraktions- und Expansionsmethode für Graphenfärbung
(Prof. Pfetsch) - Lokal monotone Boolesche und pseudo-Boolesche Funktionen
(Prof. Pfetsch) - Das Intervall-Ordnungsproblem
(Prof. Pfetsch) - Das zuverlässige kürzeste Wegeproblem mit Nebenbedingungen in stochastisch zeitabhängigen Netzwerken
(Prof. Pfetsch)
- Analyse und Test von Algorithmen zum Lösen des ressourcenbeschränkten kürzeste-Wege-Problems auf Monoiden
(Prof. Pfetsch) - Generative Netzwerke
(Prof. Pfetsch) - Algorithmus zur Lösung des Steinerbaumproblems
(Prof. Pfetsch) - Robuste regret kombinatorische Optimierung für kürzeste Wege Probleme
(Prof. Pfetsch) - Themenerkennung vermittels Latent Dirichlet Allocation
(Prof. Pfetsch) - Topic Modeling Using Latent Dirichlet Allocation
(Prof. Pfetsch)
- Solving all-pair shortest path by single-source computations: Theory and Practice
(Prof. Pfetsch) - Online Dial-a-Ride
(Prof. Disser) - Solutions for Knapsack problem with conflict and forcing graphs of bounded clique-width
(Prof. Pfetsch) - Algorithmen zur Lösung des Survivable-Network-Design-Problems
(Prof. Pfetsch) - Algorithmus zur Bestimmung von kürzesten Pfaden zwischen allen Knotenpaaren mittels Berechnung von kürzesten Pfaden zwischen einzelnen Knoten
(Prof. Pfetsch)
- Genetische Algorithmen zum Lösen des Dial-a-Ride Problems
(Prof. Disser) - Lösungen des geradlinigen Distanzproblems
(Prof. Pfetsch) - Planung der Aufteilung von Prozessoren mit linearer Verlangsamung
(Prof. Pfetsch) - Minimum equivalent precedence relation systems
(Prof. Pfetsch) - Optimale Anordnung von statistisch abhängigen Tests
(Prof. Pfetsch) - Komplexität der Burning-Zahl eines Graphen
(Prof. Pfetsch) - Exact algorithms for the solution of the grey pattern quadratic assignment problem
- (Prof. Pfetsch)
- Beweis einer O(log2k) Schranke für das K-Server Problem auf HST's
(Prof. Disser) - Algorithmen für nichtlineare und stochastische ressourcen-beschränke kürzeste Wege
(Prof. Pfetsch)
- Containment of Virus Expansion in Graphs
(Prof. Disser) - State of the Art for the List Update Problem
(Prof. Disser) - Shortest Distances on Undirected Graphs
(Prof. Pfetsch) - Blockierende Vereinigungen von Arboreszenzen
(Prof. Pfetsch) - Efficient recovery of block-sparse signals
(Prof. Pfetsch) - Matching Interdiction
(Prof. Pfetsch) - Effiziente Lösungen für gewichtsbalancierte Partitionierungsprobleme
(Prof. Pfetsch) - Approximation algorithms for maximum K-vertex cover
(Prof. Pfetsch) - Machine Learning for Fraud Detection in E-Commerce
(Prof. Pfetsch) - Kürzeste Wege für planare Graphen
(Prof. Pfetsch) - Überdeckungsprobleme in Kanten- und Knoten-gewichteten Graphen
(Prof. Pfetsch) - Über das robuste kürzeste Wege Problem
(Prof. Pfetsch) - Ein Algorithmus zur Lösung parametrischer Flussmaximierungsprobleme
(Prof. Pfetsch) - The K-Server Problem
(Prof. Disser) - Single machine scheduling with supporting tasks
(Prof. Pfetsch) - Eine Testumgebung für online Dial-a-Ride on the line
(Prof. Disser) - Anchored rectangle and square packings
(Prof. Pfetsch)
- Improving Bounds for Incremental Maximization
(Prof. Disser) - Routing in Netzwerken mit Kapazitäten
(Prof. Pfetsch) - Belegungsplanung mit ressourcenabhängigen Bearbeitungszeiten
(Prof. Pfetsch) - Polynomielle Approximationsschemata für das budgetierte Matching-Problem und das budgetierte Matroid-Intersektions-Problem
(Prof. Pfetsch) - Polynomieller Netzwerksimplexalgorithmus für Kosten-minimale Flüsse
(Prof. Pfetsch) - Scheduling Unrelated Parallel Machines and Graph Balancing
(Prof. Pfetsch) - Berechnung kürzester Wege auf Flächen
(Prof. Pfetsch) - Max Flows in O(nm) Time, or Better
(Prof. Pfetsch)
- Optimale Approximation mit stückweise affinen Modellen
(Prof. Pfetsch) - Gewichts-beschränkte kürzeste Wege Probleme
(Prof. Pfetsch) - Der Seitenflächen-Algorithmus für lineare Optimierungsprobleme
(Prof. Pfetsch) - Compact Flows
(Prof. Pfetsch) - Solving Combinatorial Optimization Problems via Inclusion-Exclusion
(Prof. Pfetsch) - The Stoer-Wagner algorithm for minimum cuts in undirected graphs
(Prof. Pfetsch) - A recognition algorithm for unit interval graphs
(Prof. Pfetsch) - Approximationsalgorithmen für das Scheduling auf parallelen Maschinen
(Prof. Pfetsch) - Differences between maximum degrees and clique numbers in graphs
(Prof. Pfetsch) - Image Segmentation via Minimum Cuts in Planar Graphs
(Prof. Pfetsch)
