Lineare Optimierung in der BioinformatikLinear Optimization in Bioinformatics

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Allgemeine Informationen

Dozent:

Stefan Canzar

Umfang und Hörerkreis:

2 SWS Vorlesung + 2 SWS Tutorübung / 5 ECTS-Punkte
Vorlesung für Studierende der Bioinformatik

Zeit und Ort:

10ct-12

Amalienstr. 73a

Raum 018

Übungen:

2 SWS Übung zur Vorlesung

Assistenten:

14-16

Geschwister-Scholl-Platz 1

M 201

Voraussetzungen

Beherrschung des Stoffs des Bioinformatik bzw. Informatik Grundstudiums der ersten fünf Semester.

Inhalt der Vorlesung

Die Vorlesung behandelt voraussichtlich die folgende Themen:

Grundlagen der Linearen Programmierung
Geometrische Interpretation und Dualität
Simplex-Methode
Ganzzahlige Lineare Programmierung
Schnittebenenverfahren
Branch-and-Bound
Lagrange-Relaxierung
Netzwerkflüsse
Ausgewählte Anwendungen in der Bioinformatik, z.B. Vergleich von Einzelzell-Trajektorien, Analyse der Proteindynamik, RNA-Strukturvorhersage, Seitenkettenplatzierung, Netzwerkanalyse

Lernergebnisse

Beherrschen der Grundlagen der linearen und ganzzahligen Optimierung; Beschreibung praktischer Probleme mit Hilfe der (ganzzahligen) linearen Modellierung; Algorithmen zur Lösung von solchen Modellen.

Modulprüfung

Die Modulprüfung findet als schriftliche Prüfung, der Semestralklausur statt.

Material

Das Material zur Vorlesung ist auf einer externen Seite verfügbar.

Literatur zur Vorlesung

Dimitris Bertsimas and John N. Tsitsiklis: Introduction to Linear Optimization, Athena Scientific, 1997.
Laurence Wolsey: Integer Programming, Wiley-Interscience, 1998.