in the repository
Title data
Kießling, Miriam ; Kreisel, Tobias ; Kurz, Sascha ; Rambau, Jörg ; Schade, Konrad ; Schwarz, Cornelius:
Das Optimierungslabor – ein Erfahrungsbericht.
Bayreuth
,
2012
![[thumbnail of DasOptimierungslabor--EinErfahrungsbericht.pdf]](https://epub.uni-bayreuth.de/style/images/fileicons/application_pdf.png) |
|
||||||||
|
Download (11MB)
|
Abstract
Seit mehreren Jahren besuchen uns Schülerinnen und Schüler an der Universität zu Anlässen wie dem Tag der Mathematik, dem Girls’ Day, der MINT-Universität oder einfach auf Initiative ihrer Klassenleitungen. Sie möchten einen Einblick in die Welt der Mathematik über die Schulmathematik hinaus bekommen. Doch wie lässt sich die Brücke vom Schulstoff zu den Inhalten der Universitätsmathematik schlagen? Und: findet man einen Themenschwerpunkt, bei dem ein aktives Mitmachen trotz fehlender Vorkenntnisse in Anbetracht begrenzter Zeit möglich wird? In der diskreten Optimierung lassen sich Problem-Modellierung und Problem-Lösung sehr gut trennen. Selbst forschungsnahe Modelle der ganzzahligen linearen Optimierung (MILP-Modelle) basieren auf sehr elementaren Überlegungen, wie die Entscheidungsmöglichkeiten, Ziele und Restriktionen eines Alltagsproblems in Variablen, Bewertungsfunktionen, Gleichungen und Ungleichungen ausgedrückt werden können. Wie dann optimale Lösungen gefunden werden, erfordert zwar tiefergehende Mathematik, es gibt aber Software dafür, in der das Wissen aus Teilen des Mathematik-Studiums und der mathematischen Forschung kondensiert vorliegt. Unser Vermittlungsziel: Schülerinnen und Schüler wissen nach dem Besuch, dass man verschiedenste Probleme angreifen kann, indem man sie in die Sprache der Mathematik übersetzt, denn in Software gegossenes mathematisches Know-How kann dann diese Probleme lösen, ohne etwas über die Probleme selbst zu wissen. Unsere Idee für eine Maßnahme: Ein Optimierungslabor. Die Schülerinnen und Schüler isolieren in Teamarbeit die wesentlichen logischen Merkmale von Sudokulösen, Rucksackpacken, Routenplanung u.v.a.m. Dann übersetzen sie die Problemstellungen in die Sprache der Mathematik (hier: MILP-Modelle) und lassen sie (unterstützt durch unser Team) von Computerprogrammen lösen (MILP-Löser), die nichts anderes als diese Sprache verstehen. Schließlich übersetzen sie die mathematischen Lösungen wieder in die Sprache der Problemstellung. Erfahrungen mit der Modellierung auf Basis linearer Gleichungssysteme können dabei aus dem Schulunterricht eingebracht werden. In diesem Bericht wollen wir unsere Erfahrungen mit konkreten Details der Umsetzung schildern.
Further data
| Item Type: | Preprint, postprint |
|---|---|
| Additional notes (visible to public): | Erscheint in: Der Mathematikunterricht Jg. 58 (2012), Heft 2, S. 18-29 |
| Keywords: | Gemischt-ganzzahlige Optimierung; Mathematische Modellierung |
| DDC Subjects: | 500 Science |
| Institutions of the University: | Faculties > Faculty of Mathematics, Physics und Computer Science > Department of Mathematics Faculties > Faculty of Mathematics, Physics und Computer Science > Department of Mathematics > Chair Mathematical Economics Faculties > Faculty of Mathematics, Physics und Computer Science > Department of Mathematics > Chair Mathematical Economics > Chair Mathematical Economics - Univ.-Prof. Dr. Jörg Rambau Faculties Faculties > Faculty of Mathematics, Physics und Computer Science |
| Language: | German |
| Originates at UBT: | Yes |
| URN: | urn:nbn:de:bvb:703-opus4-8389 |
| Date Deposited: | 25 Apr 2014 06:22 |
| Last Modified: | 07 Jun 2021 11:08 |
| URI: | https://epub.uni-bayreuth.de/id/eprint/211 |
Download Statistics