151-0563-01L  Dynamic Programming and Optimal Control

SemesterHerbstsemester 2020
DozierendeR. D'Andrea
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
151-0563-01 VDynamic Programming and Optimal Control
The lecture will start in the 2nd week of Semester.
The lecturers will communicate the exact lesson times of ONLINE courses.
2 Std.
Mi14:00-16:00ON LI NE »
R. D'Andrea
151-0563-01 UDynamic Programming and Optimal Control
The exercise will start in the 2nd week of Semester.
The lecturers will communicate the exact lesson times of ONLINE courses.
1 Std.
Mi16:00-17:00ON LI NE »
R. D'Andrea

Katalogdaten

KurzbeschreibungIntroduction to Dynamic Programming and Optimal Control.
LernzielCovers the fundamental concepts of Dynamic Programming & Optimal Control.
InhaltDynamic Programming Algorithm; Deterministic Systems and Shortest Path Problems; Infinite Horizon Problems, Bellman Equation; Deterministic Continuous-Time Optimal Control.
LiteraturDynamic Programming and Optimal Control by Dimitri P. Bertsekas, Vol. I, 3rd edition, 2005, 558 pages, hardcover.
Voraussetzungen / BesonderesRequirements: Knowledge of advanced calculus, introductory probability theory, and matrix-vector algebra.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte4 KP
PrüfendeR. D'Andrea
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird in jeder Session angeboten. Die Repetition ist ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich.
Prüfungsmodusschriftlich 150 Minuten
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusThere is a written final exam during the examination session, which covers all material taught during the course, i.e. the material presented during the lectures and corresponding problem sets, programming exercises, and recitations.
Additionally, there will be a programming assignment, which is an optional learning task during the semester. It requires the student to understand and apply the lecture material. It contributes a maximum of 0.25 grade points to the final grade, but only if it helps to improve the final grade.
Hilfsmittel schriftlichA single A4 sheet of paper (double sided; hand-written or computer typed)
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

 
Hauptlinkcourse website
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Data Science MasterWählbare KernfächerWInformation
Doktorat Departement Maschinenbau und VerfahrenstechnikLehrangebot Doktorat und PostdoktoratWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterKernfächerWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterAdvanced Core CoursesWInformation
Maschineningenieurwissenschaften MasterRobotics, Systems and ControlWInformation
Mathematik MasterControl and AutomationWInformation
Quantum Engineering MasterWahlfächerWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften BachelorRobotikWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterSystems and ControlWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterRobotikWInformation
Robotics, Systems and Control MasterKernfächerWInformation