Bachelor Courses

  • Algorithmik - Dr. Reinhard Bürgy - Fall semester

    In dieser Vorlesung werden zentrale Entwurfsmuster für Algorithmen, klassische algorithmische Probleme und Lösungsansätze, sowie elementare wie auch komplexere Datenstrukturen behandelt.

    Entwurfsmuster beschreiben generelle Vorgehensweisen für die Entwicklung von Algorithmen. Wir betrachten insbesondere Rekursions- und Induktionsverfahren, Divide-and-Conquer, Backtracking und dynamische Programmierung.

     

    Eine Menge von algorithmischen Problemen hat sich über die Jahre als Standardelemente der Informatik etabliert und elegante Datenstrukturen und Algorithmen wurden für diese entwickelt. Wir befassen uns insbesondere mit folgenden Problemen, Datenstrukturen und Algorithmen:

    • Sortieren: Mergesort und Quicksort
    • Suchen: Symboltabellen, binäre Suchbäume, balancierte Suchbäume, Hashtabellen
    • Graphen: spannende Bäume, kürzeste Wege, Minimale Flüsse
    • Strings (Zeichenketten): Stringsuche, Tries, reguläre Ausdrücke, Datenkompression

     

    Anwendungen aus der Praxis und der Wissenschaft veranschaulichen die Konzepte.

     

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  • Decision Support I - Prof. Bernard Ries - Fall semester

    Ce cours concerne une introduction à l’aide à la décision par des modèles quantitatifs de recherche opérationnelle. Outre l’exposition des principales méthodes, un accent particulier est mis sur la modélisation et les applications. Divers logiciels sont mis en oeuvre, en particulier le tableur muni de modules add-in. Le cours est structuré de la manière suivante:

    • Aide à la décision et recherche opérationnelle
    • Modèles et méthodes
    • Optimisation linéaire et optimisation linéaire en nombres entiers
    • Modèles de réseaux

     

    Les objectifs du cours sont:
    1) Comprendre et pouvoir décrire les modèles d’optimisation en aide à la décision.
    2) Comprendre les concepts mathématiques de base pour les modèles d’optimisation.
    3) Pouvoir utiliser la programmation linéaire pour modéliser des problèmes complexes ; savoir utiliser la méthode du simplexe, connaitre la dualité et l’analyse de sensibilité.
    4) Connaitre les modèles d’optimisation linéaire en nombres entiers, leurs limites et les cas pouvant être résolus en temps polynomial; pouvoir modéliser des problèmes complexes à l’aide de la programmation mathématique linéaire en nombres entiers.

     

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  • Decision Support II (deutsch) - Prof. Norbert Trautmann (Universität Bern) - Spring semester

    Inhalt der Lehrveranstaltung sind quantitative Methoden des Operations Research zur Entscheidungsunterstützung. Im ersten Teil werden Algorithmen zur Optimierung in Graphen und Netzwerken (Fluss-Probleme, Minimalgerüste, Kürzeste Wege, Zeitplanung in Projektnetzwerken) behandelt. Im zweiten Teil erfolgt eine Einführung in die Gemischt-Ganzzahlige Optimierung und die Kombinatorische Optimierung anhand verschiedener Beispiele einschliesslich des Handlungsreisendenproblems. Im dritten Teil werden ausgewählte Themen der Nichtlinearen und der Dynamischen Optimierung sowie der Simulation vorgestellt. Die Vorlesungsinhalte werden in Übungen und Fallstudien vertieft; dabei wird auch Microsoft Excel zur Lösung von Optimierungsproblemen sowie zur Simulation eingesetzt.

     

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  • Operations Management (deutsch) - Dr. Reinhard Bürgy - Spring semester

    Die Vorlesung befasst sich mit den strategischen und operativen Aufgaben des Operations Management. Es werden unter anderem folgende Themen behandelt: Einführung in das Operations Management; Prozessanalyse; Produktionsprozesse; Layoutplanung; Elemente der Warteschlangentheorie; Kapazitätsmanagement; Standortplanung; Nachfrageprognose; Projektmanagement; Bestandsmanagement; Ablaufplanung; Materialbedarfsplanung.

     

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  • Operations Management (français) - Prof. Marino Widmer - Spring semester

    Planification des processus et des produits. Aménagement de systèmes de production. Planification de la capacité à long terme. Prévision de la demande. Planification de la production (MRP). Gestion de stocks. Juste-à-temps et production au plus juste. Amélioration continue. Ordonnancement. Organisation de la chaîne logistique.

     

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