FG Software und Algorithmen für die diskrete OptimierungMasterarbeiten
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Sven Fleischer (2019). Verwendung des Analytischen Zentrums innerhalb eines MIP-Lösers. TU Berlin
Jan Merlin Viernickel (2019). Improving Domain Propagation in Mixed Integer Programming via Conflict Graph based Reformulation. TU Berlin
Simon Wohlfahrt (2019). A conflict Minimization Approach for Railway Truck Allocation. TU Berlin
Fabian Wegschneider (2019). Exploiting Symmetry in MIP. TU Berlin
Stefan Maak (2019). A Separation Heurisitc for Quadratically Constraint Programming using Decomposition. TU Berlin
Kais Montassar (2019). Computing energy efficient routes for ships. TU Berlin
Ansgar Rössig (2019). Verification of Neural Networks. TU Berlin
Henriette Franz (2019). Connected Subgraphs with Budget Constraints: Formulations and Algorithms. TU Berlin
Mats Torre Olthoff (2019). Ein gemischt-ganzzahliger Programmierungsansatz für das Tourenplanungssystem mit zeitkritischen Gütern. TU Berlin
André Weltsch (2018). Fast Approximation of Equations of transient Gasflow. TU Berlin
Svenja Uslu (2018). Enhancing a parallel interior point method for solving large-scale linear programs with general arrowhead structure. TU Berlin
Lovis Anderson (2018). The Computation of the Volume of the Union of Polytopes via a Sweep-Plane Algorithm. TU Berlin
Jenia Scheizel (2018). A first flow based heuristic for MIP modelled SCM problems. TU Berlin
Mona Setje-Eilers (2018). Time series forecasting with mathematical programming. TU Berlin
Andreas Teuchert (2017). Degeneriertheit im Simplex-Verfahren. TU Berlin