Lehrinhalte:
Optimierung statischer Systeme:
- nichtlineare Optimierung ohne und mit Nebenbedingungen, notwendige Bedingungen
- numerische Newton-Typ- und SQP-Verfahren
- nichtlineare kleinste Quadrate
- gradientenfreie Optimierungsverfahren
- praktische Aspekte wie Problemformulierung, Approximation von Ableitungen, Verfahrensparameter, Bewertung einer berechneten Lösung

Optimierung dynamischer Systeme:
- Parameteroptimierungs- und Schätzprobleme
- optimale Steuerungsprobleme
- Maximumprinzip und notwendige Bedingungen
- numerische Verfahren zur Berechnung optimaler Trajektorien
- optimale Rückkopplungssteuerung
- linear-quadratischer Regulator

Anwendungen und Fallstudien aus den Ingenieurwissenschaften und der Robotik

Theoretische und praktische Übungen sowie Programmieraufgaben zur Vertiefung der Fachkenntnisse und methodischen Fähigkeiten