Lineare Optimierung

(Algorithmische Diskrete Mathematik II)

Wintersemester 98 / 99

Prof. Günter M. Ziegler und Alexander Schwartz

Inhalt


Termine

Vorlesungen: Dienstag 10-12 Uhr, MA 042 Günter M. Ziegler
Mittwoch 14-16 Uhr, MA 043 Günter M. Ziegler
Übung: Donnerstag 10-12 Uhr, MA 041 Alexander Schwartz

Sprechzeiten

Ansprechpartner Raum Zeit Telephon email
Günter M. Ziegler MA 703 n.V.  314-25 730 ziegler@math.tu-berlin.de
Alexander Schwartz MA 712 n.V. & Dienstags 12:30-14 Uhr 314-24 604 schwartz@math.tu-berlin.de
Sekretariat (Elke Pose) MA 701 Mo, Di, Do, Fr 9:30-11:30 Uhr 314-23 354 pose@math.tu-berlin.de

Voraussetzungen

Es werden Grundkenntnisse aus der Linearen Algebra vorausgesetzt. Zur Bearbeitung der Übungen müssen außerdem die Programmiersprachen C++ oder Java beherrscht werden.

Programmieraufgabenetzungen

  1. Analyse des Netzwerksimplex-Algorithmus |Theorie]
  2. Test der Datenstrukturen für den Netzwerksimplex
  3. Implementation des Netzwerksimplex


Übungsblätter

Im Laufe des Semesters wird jede Woche an dieser Stelle ein Übungsblatt zur Verfügung gestellt. Die Aufgaben sollen in festen Gruppen (aus 2-3 Menschen) bearbeitet werden.
 

Die Verwendung von CPLEX


CPLEX ist ein kommerzielles Programm zur Lösung linearer Programme. Aufgrund des hohen Preises ist es nicht auf jedem Rechner installiert.
Um mit CPLEX zu arbeiten muss mensch entweder an einem der CPLEX-Rechner  (c101 bis c106) sitzen, oder den Befehl "tadm" eingeben und im erscheinenden Menue den Punkt "CPLEX-Rechner" wählen (daraufhin wird eine Verbindung zu einem Rechner aufgebaut, der CPLEX installiert hat).

Dokumentation zu CPLEX findet sich unter folgender URL: http://www.utexas.edu/cc/math/CPLEX

Beispiel-Sitzung:
 

lop-001 <4>% cplex

Welcome to CPLEX Linear Optimizer 4.0.8
  with Mixed Integer & Barrier Solvers
Copyright (c) CPLEX Optimization, Inc., 1989-1995
CPLEX is a registered trademark of CPLEX Optimization, Inc.

Type 'help' for a list of available commands.
Type 'help' followed by a command name for more
information on commands.

CPLEX> read sample.lp
Warning: 'End' missing.
Problem 'sample.lp' read.
Read time =    0.32 sec.
CPLEX> display problem
Maximize
 obj: x1 + 2 x2 + 3 x3
Subject To
 c1: - x1 + x2 + x3 <= 20
 c2: x1 - 3 x2 + x3 <= 30
Bounds
 0 <= x1 <= 40
 All other variables are >= 0.
CPLEX> optimize
No LP presolve or aggregator reductions.
Presolve time =    0.01 sec.

Iteration Log . . .
Iteration:     1    Objective     =            60.000000

Primal - Optimal:  Objective =    2.0250000000e+02
Solution time =    0.07 sec.    Iterations = 3 (0)

CPLEX> display solution x1-x3
Variable Name           Solution Value
x1                           40.000000
x2                           17.500000
x3                           42.500000
CPLEX> quit

Der Input (file sample.lp) war:
Maximize
 obj: x1 + 2 x2 + 3 x3
Subject To
 c1: - x1 + x2 + x3 <= 20
 c2: x1 - 3 x2 + x3 <= 30
Bounds
 0 <= x1 <= 40
 0 <= x2
 0 <= x3



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Last modified: Fri Apr 24 13:01:35 MET DST 1998 
Alexander Schwartz <schwartz@math.tu-berlin.de>