21 episodes

In jeder Folge stellen wir euch einen Algorithmus vor. Dabei orientieren wir uns am Anfang an einer Algorithmen-Vorlesung unseres Lehrstuhls, mal sehen was später noch daraus wird.

Algo2Go Niklas Rieken, Laura Vargas Koch, Björn Tauer

    • Science

In jeder Folge stellen wir euch einen Algorithmus vor. Dabei orientieren wir uns am Anfang an einer Algorithmen-Vorlesung unseres Lehrstuhls, mal sehen was später noch daraus wird.

    Episode 20 - Branch and Bound

    Episode 20 - Branch and Bound

    Wir schauen uns in dieser Folge IPs (Interger Programme) an. Aus Episode 15 kennen wir bereits LPs (Lineare Programme), die sich mit dem Simplex-Algorithmus lösen lassen. IPs fordern nun noch zusätzlich, dass die Lösungen alle ganzzahlig sein sollen. Im Allgemeinen findet der SImplex-Algorithmus keine solchen Lösungen, aber wenn wir noch das Branch-and-Bound-Verfahren draufwerfen, dann erhalten wir ganzzahlige Lösungen.

    • 26 min
    Episode 19 - P und NP

    Episode 19 - P und NP

    Das P-vs-NP-Problem ist eines der größten offenen Probleme der Informatik. Wir schauen uns in dieser Folge die beiden Klassen einmal an und beschreiben Zusammenhänge und Implikationen der möglichen Ergebnisse.

    • 23 min
    Episode 18 - Verschlüsselung

    Episode 18 - Verschlüsselung

    Wie werden Mails und andere Informationen, die man im Internet austauscht verschlüsselt? In dieser Folge erklären wir euch den RSA-Algorithmus, der in ähnlicher Form überall im Internet Anwendung findet, sowie den Diffie-Hellman-Handshake.

    • 39 min
    Episode 17 - IDEs in dynamischen Flüssen

    Episode 17 - IDEs in dynamischen Flüssen

    Wir haben mit Lukas von der Universität Augsburg einen weiteren Gast im Podcast. Er stellt uns seine Arbeit an Instanteneous Dynamic Equilibria vor, die Verkehrsflüsse beschreiben mit Autos die mithilfe von GPS navigiert werden.

    • 40 min
    Episode 16 - Maximale Matchings

    Episode 16 - Maximale Matchings

    In vielen praktischen Anwendungen ist es notwendig 1:1-Zuordnungen zwischen Menschen oder Objekten zu finden, die in irendeinerweise kompatibel zueinander sind. Ein medizinisches Beispiel sind Überkreuz-Nierenspenden, bei denen Spender/Empfänger-Paare  passend ausgewählt werden müssen um kompatible Organspender zu finden. Solche Probleme lassen sich als Matchingproblem in ungerichteten Graphen modellieren und können mithilfe von Edmonds' Blossom-Shrink-Algorithmus gelöst werden.

    • 29 min
    Episode 15 - Der Simplex-Algorithmus

    Episode 15 - Der Simplex-Algorithmus

    Viele Optimierungsprobleme aus der Praxis lassen sich als lineares Programm (ein System aus einer linearen Zielfunktion und linearen Ungleichungen) formulieren. Solche Programme lassen sich mit Hilfe des Simplex-Algorithmus in der Regel schnell lösen. Um eine optimale Lösung zu finden, bewegt sich der Algorithmus von Ecke zu Ecke eines belieibig hochdimensionalen Polyeders, sodass in jedem Schritt sich der Zielfunktionswert verbessert.

    • 34 min

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