Masterarbeiten

Masterarbeiten in der Diskreten Optimierung

Masterarbeiten in der Diskreten Optimierung befassen sich mit speziellen Fragestellungen, zum Beispiel aus den Bereichen ganzzahlige Optimierung, Graphenalgorithmen oder polyedrische Untersuchungen. Ziel ist die selbständige mathematische Analyse der Eigenschaften von Optimierungsverfahren oder die Struktur der zugrundeliegenden Objekte.

Der Ablauf einer Arbeit sieht wie folgt aus. In einem ersten Gespräch wird das Thema vereinbart. Anschließend haben Sie 4-6 Wochen Zeit sich in das Thema einzuarbeiten, sowie eine Literaturrecherche durchzuführen. Danach melden Sie die Arbeit im Studienbüro an. 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. Während der Bearbeitungsphase sollten Sie regelmäßig (Faustregel: einmal pro Monat) mit Ihrem Betreuer Rücksprache halten. Etwa einen Monat vor Abgabe der Arbeit sollten Sie sich unbedingt mit Ihrem Betreuer treffen!

Voraussetzungen

Das erfolgreiche Bestehen der Veranstaltungen „Einführung in die Optimierung“ und „Diskrete Optimierung“ oder „Nichtlineare Optimierung“ wird vorausgesetzt; darüber hinaus wird die aktive Teilnahme in einem Optimierungsseminar dringend empfohlen.

Ansprechpartner

Prof. Pfetsch, Prof. Disser und Mitarbeiter der Arbeitsgruppe

Abgeschlossene Masterarbeiten

  • Ein Benders-Dekompositionsansatz für Korrelationsclustering
    (Prof. Pfetsch)
  • Integer Programming Boosting for Classification
    (Prof. Pfetsch)
  • Compressed Sensing and Neural Networks
    (Prof. Pfetsch)
  • Entscheidungsregionen von künstlichen neuronalen Netzen mit ReLU-Aktivierungsfunktion
    (Prof. Pfetsch)
  • Minimale konvexe Partitionen
    (Prof. Pfetsch)
  • An ILP model for coordinated motion planning
    (Prof. Pfetsch)
  • Exact Rule Learning via Boolean Compressed Sensing
    (Prof. Pfetsch)
  • Eine Lösung für das „Integrated Time Tabling and Vehicle Scheduling“-Problem
    (Prof. Pfetsch)
  • Globale Optimierung von Zielfunktionen mit eingebetteten künstlichen neuronalen Netzen
    (Prof. Pfetsch)
  • Facial reduction on binary semidefinite programs
    (Prof. Pfetsch)
  • Robuste Optimierung unter begrenzten Ressourcen – Ein zweistufiges Projektterminierungsproblem unter unsicheren Vorgangszeiten für die Fertigungsplanung im Schiffbau
    (Prof. Pfetsch)
  • Fahrplanoptimierung für eine vorgegebene Gesamtverspätungszeit
    (Prof. Pfetsch)
  • Dial-a-Ride under restricted information model
    (Prof. Disser)
  • Bayesian Optimization on mixed domains for applications in chemical research
    (Prof. Pfetsch)
  • Rekonstruktion von Lösungsvektoren unter lo und l1 für den Analysis-Fall
    (Prof. Pfetsch)
  • Evacuation on m Rays with k Searchers
    (Prof. Disser)
  • Kollaborative Auslieferung auf festem Pfad
    (Prof. Disser)
  • Preservation of graph properties under color refinement
    (Prof. Disser)
  • Incremental Maximization: Competitive Solutions and Improved Lower Bounds
    (Prof. Disser)
  • Topologieoptimierung von Gasnetzen
    (Prof. Pfetsch)
  • A Column Generation Approach for Logistic Networks with Tree Constraints
    (Prof. Pfetsch)
  • Optimale Entscheidungsbäume für binäre Daten
    (Prof. Pfetsch)
  • Bit-cost analysis, implementation and empirial evaluation of the Fast Multiple Method for Trummer's Problem
    (Prof. Pfetsch)
  • Energie-effiziente Wasserversorgung im Hochhaus
    (Prof. Pfetsch)
  • Generalized mixed-integer rounding cuts and disjunctions
    (Prof. Pfetsch)
  • Evaluation of Reingold's Algorithm for st-connectivity in log-space
    (Prof. Disser)
  • Das Graphexplorationsproblem: Eine kompetitive Analyse verschiedener Algorithmen
  • (Prof. Disser)
  • TSP, TRP and Dial-a-Ride on the Circle
    (Prof. Disser)
  • Analyzing discrete decisions in gas networks
    (Prof. Pfetsch)
  • {0,1/2}-Schnitte für binäre lineare Codes
    (Prof. Pfetsch)
  • Disjunktive Schnittebenen für Kardinalitätsrestriktionen
    (Prof. Pfetsch)
  • Lösung von zeitexpandierten Fahrplanerzeugungsmodellen mittels Spaltengenerierung
    (Prof. Pfetsch)
  • Alternative Modelle zur periodischen Fahrplanoptimierung
    (Prof. Pfetsch)
  • Graphical Models with Total Cardinality Constraint
    (Prof. Pfetsch)
  • Kürzeste Wege und Flüsse unter Kardinalitätsrestriktionen
    (Prof. Pfetsch)
  • Approximation des Motorized Traveling Salesman Problems
    (Prof. Pfetsch)
  • Application of column generation to interview scheduling at konaktiva job fair
    (Prof. Pfetsch)
  • Transportoptimierung im Hauptlauf der Paketlogistik
    (Prof. Pfetsch)
  • Shortest Path with Conflicts
    (Prof. Pfetsch)
  • Optimale Pausenplanung von LKW-Fahrern mit integrierter Parkplatzwahl
    (Prof. Pfetsch)
  • Rekonstruktion dünnbesetzter Lösungen mit Ganzzahligkeitsbedingungen
    (Prof. Pfetsch)
  • Integrality Aspects of Sparse Recovery via 1-Minimization
    (Prof. Pfetsch)
  • Synthesis of a Hydrostatic Power Transmission System using MINLP
    (Prof. Pfetsch)
  • Ein kombinatorischer Branch-and-Bound-Algorithmus für die Berechnung der Restricted Isometry Konstanten
    (Prof. Pfetsch)
  • Über die Aussagekraft von Rankings
    (Prof. Pfetsch)
  • Sherali-Adams Relaxierungen von Graphenisomorphie-Polytopen
    (Prof. Pfetsch)
  • Gemischt-ganzzahlige Optimierungsmethoden für Klassifikationsprobleme
    (Prof. Pfetsch)
  • Extended formulations and symmetry handling
    (Prof. Pfetsch)
  • Schnittebenenverfahren zur Optimierung submodularer Funktionen
    (Prof. Pfetsch)
  • Holes in mixed integer problems
    (Prof. Pfetsch)
  • Lösungsmethoden für das 3-dimensionale Packungsproblem mit Nebenbedingungen
    (Prof. Pfetsch)
  • Discrete tomography with sparse gradients
    (Prof. Pfetsch)
  • Kombinierte Optimierung von Zugrouten und Fahrplänen mit Orientierungsbedingungen
    (Prof. Pfetsch)
  • Analyse von XOR-Polytopen
    (Prof. Pfetsch)
  • Solving Linear Programs with Complementarity Constraints Using an Indicator Approach
    (Prof. Pfetsch)
  • Standortplanung und Netzwerkdesign im kombinierten Güterverkehr
    (Prof. Pfetsch)
  • Wahrscheinlichkeitsrestriktionen durch Überdeckungsformulierung
    (Prof. Pfetsch)
  • Untersuchung des elementaren Abschlusses von {0,1/2}-Ungleichungen
    (Prof. Pfetsch)
  • Modelle für das Störungsmanagement im ÖPNV
    (Prof. Pfetsch)
  • Linienplanung auf speziellen zugrundeliegenden Netzstrukturen
    (Prof. Pfetsch)
  • Graphenclustering auf medizinischen Netzwerken
    (Prof. Pfetsch)
  • Ressourceneinsatzplanung im Projektmanagement
    (Prof. Pfetsch)
  • Polyhedral description of star colourings
    (Prof. Pfetsch)
  • Semidefinite Relaxierungen für RIP und NSP im Compressed Sensing
    (Prof. Pfetsch)
  • Evaluierung und Erweiterung geometrischer Schnittebenen
    (Prof. Pfetsch)
  • Konstruktion von dünn besetzten Sensing-Matrizen
    (Prof. Pfetsch)