In dieser Vorlesung, die als ehrenamtliches Angebot für die Teilnehmer im Hauptstudium zur Motivation einer tiefergehenden Beschäftigung mit Fragen der Optimierung gedacht ist, werden die theoretischen Grundlagen und Algorithmen der Nichtlinearen Optimierung vorgestellt. Im Mittelpunkt stehen dabei konvexe Optimierungsaufgaben. Daher werden zunächst Begriffe und Sätze aus der konvexen Analysis zusammengetragen, wie beispielsweise das Subdifferential und Trennungssätze. Dann werden notwendige Optimalitätskriterien untersucht. Die Behandlung von Optimalitätsbedingungen wie Karush-Kuhn-Tucker und Fritz-John sowie insbesondere Lagrangefunktionen stehen dann im Mittelpunkt, bevor wir Dualität und Sattelpunkte behandeln werden. Abschließend werden numerische Verfahren, wie das Gradientenverfahren, vorgestellt.

(Die Inhalte der Vorlesung orientieren sich an der Vorlesung von Frau PD Dr. Kripfganz.)

Jarre/Stoer: "Optimierung". (Springer)

Borgwardt: "Optimierung, Operations Research, Spieltheorie". (Birkhäuser)