| Lernform | Aufwand | Kontaktzeit | Credits | |
| Vorlesung | 60 h | 60 h (4 SWS) | 2 | |
| Übung | 30 h | 30 h (2 SWS) | 1 | |
| Selbststudium | 135 h | - | 4,5 | |
| Summe | 225 h | 90h | 7,5 | - |
| Fachsemester: | 4 oder 5 |
| Modulbeauftragter: | Kinder |
| Lehrende: | Kinder, Neidhardt und andere Lehrende |
| Turnus: | Jedes Wintersemester |
| Inhaltliche Voraussetzungen: | Analysis, Lineare Algebra |
| Unterrichtsform: | Vorlesung mit übungen und Computerübungen |
| Prüfungsform: | Studienleistung: Klausur |
| Gewicht: | ca. 4.2% |
Grundlegende Kenntnisse in der linearen Programmierung, Einblick in ein weiteres Gebiet der Mathematik
Lineare Optimierung: Beispiele für lineare Optimierungsaufgaben, Grundlagen und Details des Simplex-Algorithmus, Dualität, Softwareeinsatz zur Lösung von linearen Optimierungsaufgaben. Ausgewählte Themen: Weitere Grundlagen des Operations Research wie Graphen und Netzwerke, Transport und Zuordnungsprobleme oder ein anderes Thema aus der Mathematik.
Die Veranstaltung besteht aus zwei aufeinanderfolgenden Teilen. Der erste Teil umfasst ein Drittel der Zeit und stellt für alle Teilnehmenden die Einführung in die Optimierung dar. Im zweiten Teil werden Grundlagen des Operations Research angeboten oder zusätzlich weitere Themen zu Auswahl gestellt.