Optimization problems are ubiquitous in most scientific fields and engineering. The easiest such problems are linear and already have numerous applications. They are special cases of convex optimization problems, which are often efficiently solvable with many software implementations available. Many optimization problems are non-convex and are often hard to solve.
This seminar aims to provide a basic understanding of general principles of `easy' optimization problems (convex optimization). We will see selected examples for the theoretical analysis of standard algorithms for these problems. Then, we will also see example classes of non-convex optimization problems and heuristic ways to solve them. Throughout, there are opportunities to do numerical experiments with standard optimization packages as well as to look into examples for important applications.
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Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
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Home institute: Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik (E)
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Supervised Theses
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2021
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.