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Ausstellung 175 Jahre KIT-Bibliothek (2015)
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Ausstellung Carl Benz (2011)
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Ausstellung 150 Jahre Karlsruher Chemiker-Kongress (2010)
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Campus
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Fachgebiet
Wirtschaftswissenschaften
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Publikationsjahr
2022
(247)
Typ
Video
(246)
Serie
(1)
2022
Campus
Wirtschaftswissenschaften
Computational Economics WS 2022/23
Pradyumn Shukla
Computational Economics WS 2022/23, Teil 12
Pradyumn Shukla
Computational Economics WS 2022/23, Teil 4
Pradyumn Shukla
Computational Economics WS 2022/23, Teil 8
Pradyumn Shukla
Computational Economics WS 2022/23, Teil 7
Pradyumn Shukla
Computational Economics WS 2022/23, Teil 5
Pradyumn Shukla
Computational Economics WS 2022/23, Teil 11
Pradyumn Shukla
Computational Economics WS 2022/23, Teil 10
Pradyumn Shukla
Computational Economics WS 2022/23, Teil 9
Pradyumn Shukla
Computational Economics WS 2022/23, Teil 6
Pradyumn Shukla
Computational Economics WS 2022/23, Teil 3
Pradyumn Shukla
Computational Economics WS 2022/23, Teil 2
Pradyumn Shukla
Computational Economics WS 2022/23, Teil 1
Pradyumn Shukla
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.4 (Generalized Benders decomposition, Introduction)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.7.1 (Dantzig-Wolfe decomposition, motivation and construction)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.6.4 (A subgradient method)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.6.1 (Lagrange relaxation, construction and relaxation property)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.5.4 (Cutting plane method for MICP), part 2
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.5.3 (Optimality cuts)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.5.2 (Feasibility cuts)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.8.3 (Feasibility pump), Section 3.8.4 (Metaheuristics)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.7.3 (Pricing)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.8.1 (Diving heuristics), Section 3.8.2 (Local branching)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.7.4 (Initialization)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.7.2 (Column generation)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.6.3 (Comparison to continuous relaxation)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.6.2 (Decomposition by Lagrange relaxation)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.5.4 (Cutting plane method for MICP), part 1
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.5.1 (Motivation of the Outer Approximation method)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.4.7 (Cutting plane method for MICP), part 2
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.4.7 (Cutting plane method for MICP), part 1
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.4.6 (Feasibility cuts)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.4.5 (Optimality cuts), part 3
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.4.5 (Optimality cuts), part 2
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.4.3 (A functional description of the reduced feasible set)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.4.4 (A purely discrete problem equivalent to MICP)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.2 (Continuous relaxation and rounding)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.4.5 (Optimality cuts), part 1
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.4.1 (Reduced feasible set and reduced objective function)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.4.2 (Convexity of the reduced feasible set and of the reduced objective function)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.3.1 (B&B für MINLP - A conceptual algorithm), Section 3.3.2 (The convex case)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.3.3 (The nonconvex case)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3.1 (Models in portfolio optimization)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization II, Section 3 (Mixed-integer nonlinear optimization), Introduction
Oliver Stein
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Modelling fairness in resource allocation problems
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Constraint handling techniques
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : User preferences, distributed computing
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: An Algorithmic Framework for Many-Objective-Optimization
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Evolutionary algorithms
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Multi-objective Evolutionary Algorithms
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Search operators
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Robust Design Optimization
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Representation
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Escaping Local Minima
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Problem Solving and Basic Concepts II. Basic Concepts
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Escaping Local Minima II. Tabu Search
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter 1: Problem Solving and Basic Concepts
Pradyumn Shukla
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Introductory lecture
Pradyumn Shukla
Parametric Optimization, Section 2.3.7 (Sensitivity of nondegenerate minimal values), part 2
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 2.3.5 (Stability of nondegenerate minimal points)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 2.3.7 (Sensitivity of nondegenerate minimal values), part 1
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 2.3.2 (Three regularity conditions)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 2.3.1 (Criticality notions for constrained problems)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 4.1.3 (Optimality conditions)
Oliver Stein
Parametric Optimization
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 3.2.2 (Applications and characterizations for semicontinuity properties of functions)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 4.1.4 (Reduction Ansatz)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 3.7 (Directional sensitivity of minimal values)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 2.2.3 (Quadratic indices), Section 2.2.4 (Stability of nondegenerate minimal points)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 1.9 (Counter examples)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 1.3 (Algorithms and a fourth key question), Section 1.4 (Decomposition methods), Section 1.5 (Robust and semi-infinite optimization)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 1.1 (Shadow prices and three key questions), Section 1.2 (Hotelling's lemma and the same questions)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.8.5 (Frank-Wolfe method), part 3
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.8.5 (Frank-Wolfe method), part 2
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.8.5 (Frank-Wolfe method), part 1
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.8.4 (Kelley's cutting plane method), part 1
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.8.4 (Kelley's cutting plane method), part 2
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.8 (Numerical methods); Section 2.8.1 (Basic idea of the gradient method)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.7.2 (The KKT conditions)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.7.1 (Lagrange- and Wolfe-duality), part 3
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.7.1 (Lagrange- and Wolfe-duality), part 2
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.2.1 (Higher-dimensional first derivatives)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.1 (Convexity), part 2
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 1.2.4 (Unbounded feasible sets), part 2
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 1.2.1 (Definition of solvability)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 3.3.2 (Closedness and local boundedness of unconstrained minimal points)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 3.3.1 (Basic concepts for setvalued mappings)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 3.2.5 (Continuity of unconstrained minimal values)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 3.2.4 (Lower semicontinuity of unconstrained minimal values), part 1
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 3.2.4 (Lower semicontinuity of minimal values), part 3
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 3.2.3 (Upper semicontinuity of unconstrained minimal values)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 3.2.1 (Semicontinuity of functions)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 3.1 (Preliminary thoughts)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.8.6 (Basic idea of primal-dual IPMs), part 3
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.8.6 (Basic idea of primal-dual IPMs), part 2
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.8.6 (Basic idea of primal-dual IPMs), part 1
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.8.3 (Basic idea of cutting plane methods)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.8.2 (Basic idea of Newton's method)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 2.2.1 (Preliminary thoughts)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 2.1 (Basic terminology and notation)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 1.6 (Bilevel optimization), Section 1.7 (Nash games), Section 1.8 (Multiobjective optimization)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 2.3.3 (Nondegenerate critical points), Section 2.3.4 (Linear and quadratic indices)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 2.3.6 (Sensitivity of nondegenerate minimal points)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 2.2.6 (Sensitivity of nondegenerate minimal values)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 2.2.5 (Sensitivity of nondegenerate minimal points)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 2.2.2 (Nondegenerate critical points)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.7.5 (Constraint Qualifications)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.7.4 (Geometric interpretation of the KKT conditions)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.7.3 (Complementarity)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.7 (Optimality conditions for constrained convex problems); Section 2.7.1 (Lagrange- and Wolfe-duality), part 1
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.6 (Monotonicity characterization of convexity)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.5.2 (C2-characterizations)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.5.1 (Higher-dimensional second derivatives)
Oliver Stein
Global Optimization I, Section 2.4 (Optimality conditions for unconstrained convex problems)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization I, Section 2 (Mixed-integer linear optimization), Introduction
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 4.2.4 (An equivalent optimization problem), Section 4.2.5 (Regularization of the gap function), Section 4.2.6 (Continuity of the gap fct.), Section 4.2.7 (Differentiability of the gap fct.)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 4.2.2 (The combined KKT system)
Oliver Stein
Parametric Optimization, Section 4.2.1 (Nash game definitions and examples)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization I, Section 2.2 (Solvability)
Oliver Stein
Mixed-Integer Optimization I, Section 2.5.2 (The purely integer case), part 1
Oliver Stein