Enkeltfag Engelsk 5 ECTS

Beslutningstagen under usikkerhed

Overordnede kursusmål

At undervise den studerende i de nødvendige færdigheder for at håndtere beslutningsproblemer med usikker information med forskellige anvendelsesområder (såsom energisystemer, el-markeder, finans, logistik), ved at gøre brug af teknikker til optimering under usikkerhed.

See course description in English

Læringsmål

  • Forklare teknikker for optimierung under usikkerhed (stokastisk programmering, robust optimering)
  • Formulere beslutningsproblemer for forskellige anvendelsesområder (primært energisystemer, el-markeder, finans, logistik) som et matematisk optimerings problem.
  • Anvende scenario generering teknikker til at beskrive usikkerhed i data.
  • Anvende teknikker for optimering under usikkerhed (f.eks. stokastisk programmering, eller robust optimering) til nye beslutningsproblemer
  • Løse optimeringsproblemer for problemer relateret til beslutningstagen under usikkerhed under brug af software.
  • Analysere og fortolke løsninger til et optimeringsproblem med hensyn til beslutningsproblemet og kvalitet
  • Diskutere forskellige teknikker for optimering under usikkerhed i form af usikkerhedsmodellering, kostfunktioner, graden af konservatisme ift løsningen, og modelstruktur.
  • Forklare teknikker som dekomposition og heuristiske metoder til løsning af large-scale beslutningsproblemer
  • Vurdere og evaluere den bedste teknik til optimering under usikkerhed, der skal anvendes til en bestemt beslutningsproces på grundlag af input information, usikkerhedsmodellering, risiko kriterium, sekvens af beslutninger og beregningsmæssige medgørlighed.
  • Dokumentere og præsentere resultater i en skriftlig rapport
  • Holde styr på ens egen læringsprocess.

Kursusindhold

Centrale elementer:
* Teknikker til optimering under usikkerhed; stokastisk programmering, robust optimering, teknikker for dekomponering, heuristiske metoder, scenario generering

Centrale begreber: her-og-nu vs. recourse beslutninger; 1-­stage, 2-­stage, og multi-­stage beslutningsprocesser; robust og stokastisk løsning; worst­-case og forventningsværdi optimering; risikovægtning; heuristike metoder; dekomposition metoder; scenarier; beslutningsregler, værdien af den stokastiske løsning, den forventede værdi af den perfekte information, etc.

Anbefalede forudsætninger

42112/42002/42111, eller lignende. Dette kursus vil bygge videre på modellering ved hjælp af matematisk programmering. Kendskab til et programmeringssprog som Python eller Julia er en fordel, men er ikke påkrævet.

Undervisningsform

Dette kursus bruger forelæsninger, øvelser og gruppe projekter.

Fakultet

Pladsbegrænsning

Minimum 12.

Vær opmærksom på, at dette enkeltfagskursus har et minimumskrav for antal deltagere for at kunne oprettes. Du får besked om, hvorvidt kurset oprettes senest 8 dage før kursusstart.

Se kurset i kursusbasen

Tilmelding

Sprog

Engelsk

Varighed

13 uger

Institut

Compute

Sted

DTU Lyngby Campus

Kursus ID 02435
Kursustype Kandidat
Semesterstart Uge 5
Semester slut Uge 19
Dage tirs 13-17
Pris

7.500,00 kr.

Vær opmærksom på dette kursus har deltager begrænsninger. Læs mere

0 pladser tilbage

Tilmelding