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Viele kombinatorische Optimierungsprobleme lassen sich als Flussprobleme
modellieren, das heisst: gegeben ist ein Netzwerk mit bestimmten
Kapazitätsbeschränkungen und gesucht ist ein Fluss durch dieses Netzwerk das
bestimmte Anforderungen erfüllt. Einige Probleme dieser Klasse sind polynomiell
lösbar, wie z.B. die bekannten Probleme Maximum-Flow oder Minimum-Cost-Flow.
Viele Erweiterungen jedoch sind beweisbar NP-schwer, wie z.B.
Multi-Commodity-Flow, diverse zeitabhängige Flussprobleme, etc.
In diesem Seminar betrachten wir die Vielfältigkeit der diversen
Flussprobleme. Durch eine Mischung aus wichtigen Standardwerken
und aktueller Literatur gewinnen wir einen Einblick in deren Komplexität und
Approximierbarkeit, und lernen sowohl approximative als auch exakte Algorithmen
zur Lösung dieser teilweise NP-schweren Probleme kennen.
Kenntnisse und Interesse in Graphenalgorithmen, linearer Optimierung und
Algorithmentheorie sind erwünscht.
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