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Introduction to Bionic Computation in Business

Kurs nur in Englisch

Semesterwochenstunden:

4

Leistungspunkte:

5

Vorkenntnisse:

Englisch, Supply Chain Management, Geschäftsprozessmanagement, Statistik

Veranstaltungstyp:

Seminar

Semesterturnus:

Wintersemester

Arbeitsaufwand:

150 Stunden, davon:
60 Stunden Präsenz
90 Stunden Projektarbeit, Vorbereitung der Projektpräsentation und des Projektberichts

Beitrag zu den Zielen des Studiengangs:

Anwendungsbezogene und praxisorientierte Kompetenzen zur Verwendung analytischer Informationssysteme zur Optimierung von Geschäftsprozessen in Unternehmen

Lernziel:

  • Eine Einführung in Algorithmen, die biologischen Systeme der Natur nachahmen. 
  • Die praktische Anwendung von Bionic-Computation-Algorithmen mit Hilfe von analytischen Informationssystemen zur Optimierung von Geschäftsprozessen

Schlüsselqualifikationen:

  • Analyse und Modellierung von betriebswirtschaftlichen Fallstudien
  • Anwendung von analytischen informationssystemen zur Optimierung von Geschäftsprozessen
  • Projektergebnisse schriftlich und mündlich auf English zu präsentieren

Lehrinhalte:

Theoretische Grundlagen:
  • Evolutionäre Algorithmen
  • Neuronale Netzwerke
  • Schwarmintelligenz (z.B. Ameisenalgorithmen, Partikelschwarmoptimierung)
  • Simuliertes Abkühlung
Praktische Übungen:
  • Modellierung und Analyse von betriebswirtschaftlichen Fallstudien, um Probleme zu identifizieren
  • Anwendung von Bionic-Computation-Algorithmen zur Problemlösung der Fallstudien

Literatur:

  • De Jong, K., "Evolutionary Computaton: A Unified Approach", MIT Press 2016.
  • Dorigo, M., et al.,  "ANTS 2020, Proceedings of the 12th International Conference on Swarm Intelligence", Springer 2020.
  • Dorigo, M., Stützle, T., "Ant Colony Optimization", Bradford, 2004.
  • Eiben, A.E, and Smith, J.E. "Introduction to Evolutionary Computing", Springe 2015.
  • Hassanien and Emary, "Swarm Intelligence: Principles, Advances and Applications", CRC Press, 2016.
  • Slowik, A., Ed. "Swarm Intelligence Algorithms, a Tutorial", CRC Press, 2020.
  • Yang, X., "Nature-Inspired Computation and Swarm Intelligence", Elsevier Academic Press 2020.

Leistungsnachweis:

Seminarleistung bestehend aus:
  • Referat, 30 Minuten (1/3 der Gesamtnote)
  • Hausarbeit, 10 Seiten (2/3 der Gesamtnote)

Modulverantwortliche/r:

Prof. Dr. Brockmann





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