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.
Læringsmål
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
- 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.
- Formulere og løse problemer, hvor beslutninger skal træffes
sekventielt i tid.
- 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, sekventielle beslutninger,
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; scenarier; beslutningsregler, værdien af den
stokastiske løsning, den forventede værdi af den perfekte
information, etc.
Litteraturhenvisninger
Specifik teknisk litteratur vil blive givet til de studerende i
løbet af kurset.
Sidst opdateret
02. maj, 2024