Übungen zu Modellgestützte Analyse und Optimierung
Allgemeine Informationen
Veranstalter : Alexander Puzicha
LSF-Link: Technische Universität Dortmund - Übung: Übung zu Modellgestützte Analyse und Optimierung (tu-dortmund.de) , Veranstaltungsnummer: 040236
Moodle-Link: Kurs: Modellgestützte Analyse und Optimierung, LSF, 040235 (tu-dortmund.de)
Übungszeiten:
- Di. 12:15 bis 14:00 Otto-Hahn-Str. 12 - 2.063
- Di. 14:15 bis 16:00 Otto-Hahn-Str. 12 - 3.031
Der Beginn der Übung ist der 11.4.2023 und die Übung endet am 11.7.2023.
- Für Hilfestellung bei den Übungsaufgaben mit R wurde ein R Tutorial entwickelt: R_Tutorial.pdf (tu-dortmund.de)
- In den Übungen werden praktische Aufgaben mit dem Simulationstool AnyLogic bearbeitet.
- Die "Free Personal Learning Edition" von AnyLogic ist kostenlos auf http://www.anylogic.de erhältlich
- Unterlagen: Anylogic_Tutorial.pdf (tu-dortmund.de)
- The R project for statistical computing (http://www.r-project.org/)
- Octave Random Number Generation (https://www.gnu.org/software/octave/doc/v4.0.3/Random-Number-Generation.html)
- Octave Linear Programming (https://www.gnu.org/software/octave/doc/v4.0.0/Linear-Programming.html)