Syllabus

Title
0379 Mathematical Methods I - Scheduling und Kombinatorische Optimierung
Instructors
ao.Univ.Prof. Dr. Walter Böhm
Contact details
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
09/21/20 to 10/01/20
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Dates
Day Date Time Room
Wednesday 10/07/20 08:00 AM - 10:00 AM Online-Einheit
Wednesday 10/14/20 08:00 AM - 10:00 AM Online-Einheit
Wednesday 10/21/20 08:00 AM - 10:00 AM Online-Einheit
Wednesday 10/28/20 09:00 AM - 10:00 AM Online-Einheit
Wednesday 11/04/20 08:00 AM - 10:00 AM Online-Einheit
Wednesday 11/11/20 08:00 AM - 10:00 AM Online-Einheit
Wednesday 11/18/20 08:00 AM - 10:00 AM Online-Einheit
Wednesday 11/25/20 09:00 AM - 10:00 AM Online-Einheit
Wednesday 12/02/20 08:00 AM - 10:00 AM Online-Einheit
Wednesday 12/09/20 08:00 AM - 10:00 AM Online-Einheit
Wednesday 12/16/20 08:00 AM - 10:00 AM Online-Einheit
Wednesday 01/13/21 09:00 AM - 10:00 AM Online-Einheit
Procedure for the course when limited activity on campus

Mit einiger Wahrscheinlichkeit wird im kommenden Wintersemester der Campus der WU nur sehr eingeschränkt für Präsenzlehrveranstaltungen verfügbar sein.

Daher wird unser Kurs in Form von Distance Learning laufen müssen. Das war mit den Mathematical Methods II in diesem Sommersemester auch schon so. Es war nicht ganz einfach, aber  ich denke, nicht nur ich, sondern auch meine Studentinnen und Studenten haben mit dieser aus der Not geborenen Lösung durchaus gute Erfahrungen gemacht.

Hier ist mein Plan.

 

Inhalte des Kurses

Hier wird sich nichts ändern. Die Seiten Lernen & Üben habe ich mit den erforderlichen Unterlagen ausgestattet:

  • Die Kurspräsentationen als downloadbare pdf-Dokumente
  • Die Übungsaufgaben, ebenfalls als pdf-Dokumente 

Bei den Übungsaufgaben gibt es zwei Dokumente für jede Einheit:

  1. Übungsaufgaben mit Lösungen und Lösungswegen. Hier finden Sie viele Beispiel explizit und im Detail vorgerechnet, so dass Sie sehen können, wir eine typische Aufgabe rechnerisch gelöst wird.
  2. Weitere Übungsaufgaben. Wie (1), nur dass hier die Lösungen (nicht aber die Lösungswege) angegeben sind.

Sowohl Präsentationen als auch Übungsaufgaben sind für das Selbststudium gut geeignet, damit haben wir schon einige Erfahrungen gemacht.

 

Leistungskontrolle

Wie bisher wird es drei Tests geben, bei jedem Test können maximal 3 Punkte erreicht werden. Damit ändert sich am Bewertungsschema und am Notenschlüssel nichts. Allein, die Durchführung der Tests muss online erfolgen.

1. Test: Kapitel 2 und 3

  • Graphentheorie und Dynamic Programming;
  • Das 1-Maschinen Problem, 1. Teil

2. Test: Kapitel 4 und 5

  • Das 1-Maschinen Problem, 2. Teil
  • Scheduling paralleler Maschinen

3. Test: Kapitel 6 und 7

  • Flowshop Scheduling
  • Open Shops und Jobshops

Die Testfragen sind nicht identisch mit den Übungsaufgaben, aber natürlich diesen sehr ähnlich.

Bei jedem der drei online-Tests werden drei Fragen gestellt, die für Sie insgesamt 60 Minuten sichtbar sein werden. Diese Fragen sind Multiple Choice Aufgaben mit jeweils 5 Lösungsmöglichkeiten, von denen genau eine richtig ist. Pro Aufgabe gibt es einen Punkt, für falsche Antworten gibt es keine Abzüge. Dieses System ist im Grund nichts anderes als das Ihnen wahrscheinlich schon bekannten Clickern.

 

Wann werden die Tests stattfinden?

  • 1. Test: 28. Oktober, 9 bis 10 Uhr (in diesem Zeitraum werden die Fragen sichtbar sein)
  • 2. Test: 25. November, 9 bis 10 Uhr
  • 3. Test: 13. Januar, 9 bis 10 Uhr

 

Contents

Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Kombinatorische Optimierung mit Schwerpunkt Scheduling.

Gegenstand des Scheduling sind Reihenfolge- und Allokationsprobleme:

  • In welcher Reihenfolge sollen bestimmte Aufgaben erledigt werden, z.B. Fertigungsschritte, Kundenbetreuung etc?
  • Welche und wieviel der vorhandenen Ressourcen verwenden wir für welche Aufgabe?

Diese Fragen sollen so beantwortet werden, dass gewisse Optimalitätskriterien erfüllt sind.

Scheduling-Aufgaben sind allgegenwärtig, hier einige Beispiele:

  • Produktionsmanagement: welche Verarbeitungsschritte sollen auf welchen Maschinen in welcher Reihenfolge erledigt werden, sodass Verspätungen in der Produktion so gering als möglich ausfallen?
  • Stundenpläne an Schulen und Universitäten: in welchem Hörsaal in welchem Zeitslot soll welcher Kurs angesetzt werden, sodass Studierenden eine kollisionsfreie Teilnahme an den Kursen möglich ist?
  • Klinikmanagement: was ist die ideale Abfolge der Operationsschritte z.B. bei einer Bypass-Operation? Welche Operationen sollen in welchem Zeitslot in welchem Operationssaal angesetzt werden, sodass die vorhandenen Einrichtungen ideal ausgelastet sind.
  • Medienmanagement: wieviel Werbezeit soll in welchem Medium zu welcher Zeit gebucht werden, um möglichst viele Kunden zu erreichen?
  • Sportmanagement: bei internationalen Bewerben wie z.B. im Fussball sollen die Termine der Events in idealer Weise gesetzt werden, sodass es keine Koillisionen gibt, Sponsorinteressen berücksichtigt werden, etc.

Scheduling ist ein sehr lebendiges und interessantes Teilgebiet der Kombinatorischen Optimierung.

Kombinatorische Optimierung befasst sich mit dem Problem, aus einer typischerweise endlichen Menge von Konfigurationen jene zu finden, für die eine bestimmte Zielfunktion optimal wird. Diese Konfigurationen können sehr vielfältig sein: die Reihenfolge, in der bestimmte Produktionsschritte erledigt werden, die Zuordnung von Aufgaben an Mitarbeiter, Standorte von Produktionsanlagen, Ersatzpläne für Anlagen, Transportpläne für Güter, etc. Diese Optimierungsaufgaben lassen sich nicht mit den Methoden der Differentialrechnung lösen, vielmehr sind neue, ganz besondere Techniken notwendig.

Die meisten Scheduling-Probleme gelten als ausserordentlich schwierig, nichtsdestoweniger sind es sehr interessante Aufgabenstellungen, die in der Praxis eine grosse Rolle spielen und deren Lösung substantielle betriebswirtschaftliche Vorteile bringt.

Das Angebot dieses Kurses richtet sich in erster Linie an Studierende, die vorhaben ihre Studien in Richtung Produktionsmanagement und Supply Chains bei Jammernegg und Taudes zu vertiefen. Für Studierende, die in Richtung Finance tendieren, ist dieser Kurs wenig geeignet.

Methodisch werden vier Linien verfolgt:

  • Graphentheorie
  • Dynamic Programming
  • Ganzzahlige lineare Optimierung, insbesondere disjunctive Programming
  • Heuristiken und Metaheuristiken


Learning outcomes

Dieser Kurs soll ihnen Grundkenntnisse vermitteln in folgenden Gebieten:

  • Sequencing und Scheduling
  • Kombinatorischer Optimierung
  • Graphentheorie
  • Ganzzahlige Lineare Optimierung
  • Heuristiken und Metaheuristiken

Am Ende des Kurses sollte die Teilnehmerinnen in der Lage sein,einschlägige Fachliteratur zu diesen Themen zu lesen und zu verstehen und Bescheid zu wissen über

  • Basismethoden der kombinatorischen Optimierung
  • Klassische Scheduling-Probleme und ihre Lösung
Attendance requirements

Es besteht keine Anwesenheitspflicht in den Lehrveranstaltungen, da die in Form von Distance Learning abgehalten werden.

 

Teaching/learning method(s)

Acht Vortragseinheiten (Details siehe unten), in denen die Methoden präsentiert werden.

 

Assessment

Nach den Einheiten 3, 6 und 8 finden schriftliche Tests statt:

  1. Test: Kapitel 2 und 3
  2. Test: Kapitel 4 und 5
  3. Test: Kapitel 6 und 7

Bei jedem Test sind 3 Beispiele zu lösen, die aus den Übungsbeispielen zu den einzelnen Kapitel ausgewählt werden. Die dafür vorgesehene Arbeitszeit beträgt 60 Minuten.

Bewertung: für jedes Beispiel gibt es maximal einen Punkt. Die bei den drei Tests erreichten Punkte werden alle gleich gewichtet und ergeben in ihrer Summe eine Gesamtpunktezahl.

Aus der erreichten Gesamtpunktezahl errechnet sich die Abschlussnote nach dem Schlüssel:

  • mindestens 5, aber < 6: genügend
  • mindestens 6, aber < 7: befriedigend
  • mindestens 7, aber < 8: gut
  • mindestens 8: sehr gut

 

Erlaubte Hilfsmittel

Sie dürfen einen nichtprogrammierbaren Taschenrechner werwenden. Laptops, Smartphones etc. sind nicht erlaubt.

 

    Readings
    1 Author: R. W. Conway, W. L. Maxwell, L. W. Miller
    Title: Theory of Scheduling


    Publisher: Dover
    Remarks: Das älteste Lehrbuch des Scheduling, etwas outdated, aber exzellenter Text, verhältnismäßig billig.
    Year: 1967
    2 Author: K. R. Baker, D. Trietsch
    Title: Principles of Sequencing and Scheduling


    Publisher: John Wiley and Sons
    Remarks: Sehr gutes, leicht verständliches Lehrbuch, leider nicht billig.
    Year: 2009
    3 Author: M. L. Pinedo
    Title: Scheduling: Theory, Algorithms and Systems


    Publisher: Springer
    Remarks: Nicht ganz leicht zu lesen, anspruchsvoll
    Year: 2012
    4 Author: R. G. Parker
    Title: Deterministic Scheduling Theory


    Publisher: CRC Press
    Year: 1995
    5 Author: P. Brucker, S. Knust
    Title: Complex Scheduling



    Publisher: Springer
    Year: 2011
    6 Author: P. Brucker
    Title: Scheduling Algorithms


    Publisher: Freier Download als pdf
    Remarks: users.utu.fiyurnikscheduling files/Scheduling Peter Brucker.pdf
    Year: 2007
    7 Author: M. Gondran und M. Minoux
    Title: Graphs and Algorithms


    Publisher: John Wiley and Sons
    Remarks: In der Bibliothek erhältlich
    Year: 1984
    8 Author: E. S. Lawler
    Title: Combinatorial Optimization: Networks and Matroids


    Publisher: Dover Books
    Year: 2001
    9 Author: A. Gibbons
    Title: Algorithmic Graph Theory


    Publisher: Cambridge University Press
    Year: 1985
    10 Author: N. Christofides
    Title: Graph Theory: An Algorithmic Approach


    Publisher: Academic Press
    Remarks: In der Bibliothek erhältlich
    Year: 1975
    11 Author: E. V. Denardo
    Title: Dynamic Programming: Models and Applications


    Publisher: Dover Books
    Year: 2003
    Prerequisites for participation and waiting lists
    Absolvierung der Mathematik in der STEOP
    Recommended previous knowledge and skills
    Es sind keine besonderen mathematischen Vorkenntnisse notwendig. Allerdings ist dies ein Mathematik-Kurs, d.h. eine gewisse Belastbarkeit und vor allem Interesse an der Mathematik wird bei den Teilnehmerinnen und Teilnehmern vorausgesetzt.
    Availability of lecturer(s)
    walter.boehm@wu.ac.at
    Unit details
    Unit Date Contents
    1

    1. Kapitel

    Eine Einführung

    • Die Rolle der Zeit in der Produktionsplanung
    • Ein paradoxes Scheduling-Problem: die Produktion von Fahrrädern
    • Die Eigenheiten der Kombinatorischen Optimierung
    • Komplexität: über die Tractablility von Scheduling Problemen
    • Vorstellung der Inhalte, Organisation der LV, Literatur
    2

    2. Kapitel

    Graphentheorie

    • Graphen und Netzwerke - Grundbegriffe
    • Präzedenzgraphen in der Produktion
    • Pfade und Zyklen
    • Bäume und Wälder
    • DAGs - directed acyclic graphs
    • Topologisches Sortieren von DAGs
    • kürzeste und längste Pfade - Dynamic Programming
    • Kritische Pfade und Makespan
    3

    3. Kapitel

    1-Maschinen Scheduling, 1. Teil

    • Performance Maße im Scheduling 
    • Fertigstellungszeiten - die SPT- und WSPT- Regel von Smith
    • Completion Times und Release Dates
    • Makespan Probleme, die ERD-Regel
    • Due Dates, totale und maximale Lateness, die EDD-Regel
    • Der Algorithmus von Lawler
    • Tardiness - Verspätungen
    • Die Anzahl der verspäteten Jobs - der Algorithmus von Moore
    4

    1. Test

    5

    4. Kapitel

    1-Maschinen Scheduling, 2. Teil

    • Totale Tardiness und Dynamic Programming
    • Das Assignment Problem und der Ungarische Algorithmus
    • Totale Tardiness bei konstanten Prozesszeiten
    • Abhängige Jobs - Ketten
    • Lawler's Algorithmus
    6

    5. Kapitel

    Parallele Maschinen

    • Makespan und Lastausgleich
    • List Processing
    • Die Knuth-Kleitman Regel
    • Grahams Bound für das parallele Maschinen Problem
    • Longest Processing Times
    • Bin Packing und die Multifit Heuristik
    • Totale Fertigstellungszeiten als Performance Maß
    • Parallele Maschinen und abhängige Jobs
    • Die Critical Path Methode
    • Die Lösung für das Fahrrad-Problem
    • Intrees und Hu's Algorithmus
    7

    6. Kapitel

    Sequencing in Flow Shops

    • Architektur und Charakteristika von Flow Shops
    • Performancemaße: Makespan und totale Fertigstellungszeit
    • Permutations-Flow Shops
    • Drei grundlegende Eigenschaften
    • Johnsons Algorithmus für 2-Maschinen Flow Shops
    • Die Heuristik von Gupta
    • Proportionale Flow Shops
    • Grundlagen der Ganzzahligen Linearen Optimierung
    • Formulierung und Lösung des Flow Shop-Problems als ganzzahliges LP
    • Einfaches Assembly Line Balancing - optimale Zykluszeit
    8

    2. Test

    9

    7. Kapitel

    Open Shops und Jobs Shops

    • Definitionen und Problemstellung
    • Der Schedule eines Open Shops, die LAPT-Regel
    • Konstante Prozesszeiten und Lateinische Quadrate
    • Job Shops und Disjunctive Graphs
    • Lösung mittels ganzahliger linearer Programme
    • Johnson’s 2-Maschinen Job Shop
    10

    8. Kapitel

    Local Search und Metaheuristiken

    • Metaheuristiken - Begriffbestimmung
    • Datenstrukturen
    • Random Sampling
    • Local Search
    • Tabu Search
    • Simulated Annealing
    • Genetische Algeorithmen

     

    11

    3. Test

     

    Last edited: 2020-09-30



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