Algo2Go

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.

https://anchor.fm/algo2go

Eine durchschnittliche Folge dieses Podcasts dauert 29m. Bisher sind 21 Folge(n) erschienen. Dieser Podcast erscheint wöchentlich.

Gesamtlänge aller Episoden: 10 hours 43 minutes

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episode 20: 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.


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 2021-06-20  26m
 
 

episode 19: 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.


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 2021-06-13  23m
 
 

episode 18: 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.


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 2021-05-30  39m
 
 

episode 17: 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.


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 2021-05-23  40m
 
 

episode 16: 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.


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 2021-05-16  29m
 
 

episode 15: 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.


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 2021-05-09  34m
 
 

episode 14: Episode 14 - Scheduling


Wie plant man optimal seine Woche oder Aufträge auf der Arbeit? Solche Scheduling-Probleme besprechen wir in dieser Folge und stellen euch zwei Algorithmen vor.


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 2021-05-02  20m
 
 

episode 12: Episode 13 - Fairness


Wie kann man etwas gemeinsam Erarbeitetes fair verteilen? Wir stellen euch dafür die drei Aufteilungskonzepte Shapley-Wert, Core und Nucleolus vor.


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 2021-04-25  28m
 
 

episode 12: Episode 12 - Online-Algorithmen


Bisher haben wir uns Probleme angeguckt, bei denen die gesamte Eingabe bereits zu Beginn eines Algorithmus bekannt war. Heute schauen wir uns Online-Probleme an, bei denen die Eingabe erst nach und nach über die Zeit eintrifft und der Algorithmus sofort eine Entscheidung über diesen Teil der Eingabe fällen muss.


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 2021-04-18  24m
 
 

episode 11: Episode 11 - Wahlen


In dieser Folge untersuchen wir Wahlen von ihren algorithmischen und strategischen Seiten. Wir stellen außerdem den Satz von Arrow vor, der die Unmöglichkeit einer perfekten sozialen Wohlfahrtsfunktion (und damit von fairen Wahlen) zeigt.


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 2021-04-11  28m
 
 
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