Viele reale algorithmische Probleme k枚nnen mit traditionellen algorithmischen Werkzeugen nicht effizient gel枚st werden, zum Beispiel weil die Probleme NP-hart sind. Ziel des Kurses Approximationsalgorithmen ist es, sich mit wichtigen algorithmischen Konzepten und Techniken vertraut zu machen, die zur effektiven Bew盲ltigung solcher Probleme erforderlich sind. Diese Techniken kommen zum Einsatz, wenn wir 蹿眉谤 bestimmte Probleme nicht die optimale L枚sung ben枚tigen, sondern eine Ann盲herung, die der optimalen L枚sung nahe kommt. Wir werden sehen, wie man solche N盲herungen effizient findet.

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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computergest眉tztes Denken
- Kategorie: Theoretische Informatik
- Kategorie: Angewandte Mathematik
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Graphentheorie
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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul wird die Motivation 蹿眉谤 das Studium von Approximationsalgorithmen vermittelt. Wir werden er枚rtern, was Optimierungsprobleme sind und worin der Unterschied zwischen Heuristiken und Approximationsalgorithmen besteht. Schlie脽lich werden wir das Konzept des Approximationsverh盲ltnisses einf眉hren, das eine zentrale Rolle bei der Analyse der Qualit盲t von Approximationsalgorithmen spielt.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lekt眉re1 Aufgabe
In diesem Modul werden wir verschiedene N盲herungsalgorithmen 蹿眉谤 das Problem des Lastausgleichs untersuchen. Bei diesem Problem geht es darum, eine gegebene Menge von Auftr盲gen, die jeweils eine bestimmte Bearbeitungszeit haben, auf eine Reihe von Rechnern zu verteilen. Das Ziel ist es, dies so zu tun, dass alle Auftr盲ge so schnell wie m枚glich erledigt werden. Wir werden die Qualit盲t der berechneten L枚sungen anhand des Konzepts der rho-Approximation analysieren, das wir in der vorherigen Vorlesung kennengelernt haben. Bei dieser Analyse werden wir sehen, dass untere Schranken 蹿眉谤 die optimale L枚sung eine entscheidende Rolle bei der Analyse spielen (oder, bei Maximierungsproblemen: obere Schranken).
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3 Videos1 Lekt眉re1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
In diesem Modul f眉hren wir die Technik der LP-Relaxation ein, um Approximationsalgorithmen zu entwerfen, und erkl盲ren, wie man das Approximationsverh盲ltnis eines auf LP-Relaxation basierenden Algorithmus analysiert. Wir werden dies am Beispiel des (gewichteten) Vertex Cover Problems tun. Bevor wir jedoch die Technik der LP-Relaxation erkl盲ren, geben wir zun盲chst einen einfachen 2-Approximationsalgorithmus 蹿眉谤 das ungewichtete Vertex-Cover-Problem an.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Lekt眉ren1 Aufgabe
In diesem Modul stellen wir das Konzept der Polynomial-Time Approximation Scheme (PTAS) vor. Dabei handelt es sich um Algorithmen, die einer optimalen L枚sung beliebig nahe kommen k枚nnen. Wir beschreiben eine allgemeine Technik zum Entwurf von PTAS und wenden sie auf das ber眉hmte Knapsack-Problem an. Schlie脽lich werden wir sehen, wie PTAS, die mit der allgemeinen Technik entworfen wurden, analysiert werden k枚nnen.
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6 Videos2 Lekt眉ren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
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Bewertungen von Lernenden
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Gepr眉ft am 25. Feb. 2021
Very good course! A nice introduction to approximation algorithms.
Gepr眉ft am 27. Jan. 2021
Excellent short course on approximation algorithms. Good course material, presentations and exercises.
Gepr眉ft am 11. Okt. 2020
Please try to include some more numeric example like load balancing problem in the vertex cover and rest topics

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