Stochastische Modellierung und Optimierung am IOR

Stochastische Optimierung in Health Care und Revenue Management

  • Typ: Seminar
  • Lehrstuhl: Prof. Dr. K.-H. Waldmann
  • Semester: WS 12/13
  • Beginn: ab sofort
  • Dozent:

    Dipl.-Wi.-Ing. Rainer Hoffmann, Dipl.-Wi.-Ing. Peter Sieb

Themenüberblick:

  1. Revenue Management in der Kreuzfahrtbranche. Betreuer: Rainer Hoffmann
  2. Revenue Management von Frachtflügen. Betreuer: Rainer Hoffmann
  3. Revenue Management bei flexibler Nachfrage. Betreuer: Rainer Hoffmann
  4. Revenue Management unter Berücksichtigung von Konsumverhalten. Betreuer: Rainer Hoffmann
  5. Ein Warteschlangenmodell zum Bettenmanagement in Krankenhäusern. Betreuer: Peter Sieb
  6. Ein Modell zur Ressourcenauslastung in Krankenhäusern. Betreuer: Peter Sieb
  7. Epidemiebekämpfungund Ansteckungsmodellierung. Betreuer: Peter Sieb
  8. Behandlungsplanung von HIV. Betreuer: Peter Sieb

 

Methoden:

Warteschlangen, Markovsche Entscheidungsprozesse

 

Ergänzende Informationen:

Voraussetzung für die Teilnahme am Seminar sind Grundkenntnisse über stochastische Modelle, insbesondere Warteschlangen und Markovsche Entscheidungsprozesse, sowie ggf. Simulation, wie sie in den entsprechenden Vorlesungen vermittelt werden. Die Themen 1-3 sowie 4-8 beinhalten die Implementierung eines Modells, Programmierkenntnisse (Java) werden vorausgesetzt. Eine detaillierte Themenbeschreibung und Einzelheiten, z.B. zur themenspezifischen Literatur, erhalten Sie auf Anfrage bei dem jeweiligen Betreuer. Zusätzlich wird eine Vorbesprechung zur Klärung etwaiger Fragen stattfinden. Das Seminarwird als Blockveranstaltung (jeweils 25 Minuten Vortrag + 5 Minuten Diskussion) durchgeführt, es besteht Anwesenheitspflicht. Die Ausarbeitungen sollen ca. 20 Seiten umfassen. Zwei gedruckte Exemplare sowie ein elektronischesExemplar müssen eingereicht werden.

 

Vorbesprechung: 07.08.2012 um 13 Uhr am Lehrstuhl

Abgabe: bis zum 23.11.2012

Vortrag: voraussichtlich in der Woche 03.12.-07.12.2012

 

Anmeldung:

per eMail bei Peter Sieb (peter.sieb@kit.edu)