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Optimierungs- und Spieltheorie in der Nachrichtentechnik

Inhalt

In der Vorlesung werden den Studierenden Techniken vermittelt, um in der Nachrichtentechnik auftretende Optimierungsprobleme sicher erkennen, klassifizieren und formulieren zu können. Außerdem sollen verschiedene Algorithmen zur Lösung dieser Probleme dargestellt werden. Dazu lernen die Studierenden auch die grundlegenden mathematischen Hilfsmittel der Spieltheorie kennen und werden diese in kooperativen und nicht-kooperativen Systemen der Nachrichtentechnik anwenden.

Im Speziellen wird diese Lehrveranstaltung folgende Themen behandeln.

  • Lineare Programmierung und Ressourcen-Vergabe
  • Konvexe Optimierung und Leistungskontrolle
  • Globale Optimierung und Interferenznetzwerke
  • Nicht-kooperative Spiele und verteilte Ressourcen-Vergabe
  • Kooperative Spiele und Sendestrategien in Interferenznetzwerken
  • Koalitionsspiele und Ad-Hoc Netzwerke

Veranstaltung mit Credit Points: 5

Dozent: Prof. Eduard Jorswieck
Assistenten: Siddarth Marwaha and Zheng Ge


Vorlesung (ET-NT-117)
Umfang (SWS): 2h
Beginn: 08.04.2025 (erste Vorlesung 10.40.2025)
Zeit: Di 09:45 - 11:15
Ort: SN 22.2
Sprache: Deutsch oder Englisch
StudIP Link

Übung (ET-NT-119)
Umfang (SWS): 1h
Beginn: 17.04.2025
Zeit: Do 08:00 - 9:30 / 14-täglich
Ort: SN 22.2
Sprache: Deutsch oder Englisch
StudIP Link

Begleitmaterial

Das Skript zur Vorlesung kann bei StudIP heruntergeladen werden. Das Passwort wird in der ersten Vorlesung bekannt gegeben.

Ankündigung

Aktuelle Ankündigungen finden sich ggf. im Stud-IP.

Prüfung

Art der Prüfung: Präsenzprüfung
Dauer: 120 min
Datum: 04.08.2025
Zeit: 08:30 - 10:30 Uhr
Einlass ab: 08:00 Uhr
Ort: SN 23.1
Sprechstunde: nach Vereinbarung mit Siddarth Marwaha. 

Informationen zur Prüfung: 

Bitte melden Sie sich wie üblich in TUConnect an. 

Literatur
  • Stephen Boyd and Vandenberghe: Convex Opimization, Cambridge University Press, 2004. Online: https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/
  • M.J. Holler und G. Illing: Einführung in die Spieltheorie, Springer, 4. Auflage, 2000. Online: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-31963-1

Optionale Literatur

  • Dimitri P. Bertsekas: Convex Analysis and Optimization Cambridge University Press, 2003.
  • Hoang Tuy: Convex Analysis and Global Optimization, Kluwer Academic (2016).
  • M.J. Osborne und A. Rubinstein: A Course in Game Theory , The MIT Press, 1994
  • D. Fudenberg und J. Tirole: Game Theory, The MIT Press, 1991.
  • A. B. MacKenzie und L. A. DaSilva: Game Theory for Wireless Engineers (Synthesis Lectures on Communications), Morgan & Claypool Publishers, 2006.
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