Algorithmen Projektarbeit: Unterschied zwischen den Versionen

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(Überarbeitung für Projektkurs 2018-19)
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'''<font color='red'>Diese Seite wird noch überarbeitet - sowohl im Hinblick auf die Algorithmen als auch auf die formalen Anforderungen!</font>'''
Auf dieser Seite wird alles Wichtige für die Projektarbeit im Projektkurs Algorithmen im Schuljahr 18/19 zusammengefasst.


=Anforderungen an die Projektarbeit=
=Anforderungen an die Projektarbeit=
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## Average Case
## Average Case
## (wenn möglich:) Worst Case
## (wenn möglich:) Worst Case
## ''(für Simulationen:) Genauigkeit der Simulation statistisch abschätzen.''
# '''Vergleich Theorie - Praxis'''
# '''Vergleich Theorie - Praxis'''
## ggf.: welche Probleme ergaben sich?
## ggf.: welche Probleme ergaben sich?
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Die formalen Anforderungen finden sich hier: [http://sibi-honnef.de/index.php/oberstufe/facharbeit.html SIBI-Homepage: Facharbeit]
Die formalen Anforderungen finden sich hier: [http://sibi-honnef.de/index.php/oberstufe/facharbeit.html SIBI-Homepage: Facharbeit]


''Außerdem gibt es auf dieser Seite auch Vorlagen für die Formatierung einer Arbeit! (Sowohl MS-Word als auch LibreOffice-Writer.) Am einfachsten lädt man sich die Vorlage runter und schreibt darin seine Arbeit - dann ist die Formatierung "automatisch" richtig.''
==Teamarbeit?!==
* Man kann - nach Absprache mit Herrn Kaibel - '''auch zu zweit''' ein Projekt bearbeiten und abgeben.<br/>
* '''Voraussetzung''' dafür ist aber, dass das Team halbwegs "balanciert" ist; es darf nicht so sein, dass eine(r) die ganze Programmierarbeit macht.


''Außerdem gibt es auf dieser Seite auch Vorlagen für die Formatierung einer Arbeit! (Sowohl MS-Word als auch LibreOffice-Writer.) Am einfachsten lädt man sich die Vorlage runter und schreibt darin seine Arbeit - dann ist die Formatierung "automatisch" richtig.''
* Die Projektarbeit soll ausführlicher (d.h. mindestens 1,5mal so lang) sein.
 
* In der Projektarbeit kennzeichnet dann jeweils einer für bestimmte Teile verantwortlich.


=Themen für die Projektarbeit=
=Themen für die Projektarbeit=
Hier werden einige Themen vorgeschlagen. Nach Absprache sind natürlich auch ganz andere Themen möglich!
Hier werden einige Themen vorgeschlagen. Nach Absprache sind natürlich auch ganz andere Themen möglich!
# '''Ameisenalgorithmus zur Lösung des Travelling-Salesman-Problems:'''<br/>[https://de.wikipedia.org/wiki/Ameisenalgorithmus Ameisenalgorithmus(Wikipedia)]


Als Ideengeber eignet sich u.a. die Seite '''[https://www-i1.informatik.rwth-aachen.de/~algorithmus/liste.php Algorithmus der Woche (RWTH Aachen)]'''.<br/>Einige der Algorithmen werden unten auch genannt.
# '''Scratch:'''<br/>Die folgenden Probleme lassen sich mit Scratch bearbeiten.<br/>''Den ersten Zugriff auf diese Probleme haben SchülerInnen, die in der Q1 nicht mehr Informatik haben.''
## '''Planetenbahnen zeichnen:'''<br/>''Aus den Gesetzen der Schwerkraft kann man Näherungen gewinnen, so dass man (näherungsweise) Schritt für Schritt eine Planetenbahn zeichnen kann.'' <br/>''[https://de.wikipedia.org/wiki/Newtonsches_Gravitationsgesetz Gravitationsgesetz(Wikipedia)]''
## '''(SEHR SCHWER:) Eine Doppelfeder simulieren:''' <br/>''Aus physikalischen Gesetzen das Verhalten einer Doppelfeder näherungsweise darstellen.''
## '''Integrale näherungsweise berechnen mit der Trapezregel:'''<br/>Abschätzung der Genauigkeit mit mathematischen Mitteln.
## '''Pi berechnen mit einem rekursiven Algorithmus:''' <br/>Einen geeigneten rekursiven Algorithmus recherchieren, seine Herleitung, Genauigkeit
## '''Ausweg aus einem Labyrinth mit dem Pledge-Algorithmus.<br/>Vergleiche "6. Algorithmus der Woche."
## '''Ternary Search: Die Suche nach einem Maximum in einer Funktion, die überall rechts gekrümmt ist.'''<br/>[https://en.wikipedia.org/wiki/Ternary_search Wikipedia (en): Ternary search]
# '''Simulationen:'''<br/>''Bei Simulationen gehört zur Projektarbeit auch die Abschätzung der Güte der Simulation, das heißt z.B.: Wie groß ist das Konfidenzintervall (von 99%) für das tatsächliche Verhalten des simulierten Ereignisses? Oder: wie oft muss man simulieren, damit die Abweichung vom tatsächlichen Ergebnis (mit einer Wahrscheinlichkeit von 99%) maximal 0,1% beträgt?''<br/>''Dafür braucht man etwas Statistik, die in aller Kürze hier erklärt wird: [[Algorithmen:_Mathematik]].''
## '''Kniffel-Berater:'''<br/>''Was ist eine optimale Strategie, wenn man nur den oberen Bereich (1-6) füllen will? Wie viele Punkte kann man im Schnitt erwarten?''
## '''Poker-Berater:'''<br/>''Welche Chancen hat man mit einem gegebenen Blatt, das Spiel gegen 3 weitere Spieler zu gewinnen?''
## '''Risiko-Berater:'''<br/>''Wie viele Armeen bleiben übrig, wenn man z.B. mit 23 Armeen 20 Armeen des Gegners angreift?'''
## '''Wie schwimmt man am schnellsten quer durch den Rhein?'''<br/>''Das Problem ist, dass die Strömung in der Mitte stärker wird, d.h. ab wann sollte man einfach "quer" schwimmen (und dann am Strand wieder zurücklaufen).<br/>Folgende Grundannahmen: Der Rhein ist 400m breit. Die Strömungsgeschwindigkeit (in m/s) wird durch folgende Funktion gegeben: f(x) = -(1/20000)*x<sup>2</sup> + (1/50)*x (D.h. in der Rheinmitte ist die Strömung dann 2m/s.) Der Schwimmer hat eine Geschwindigkeit von 1,5m/s (das schafft ein Leistungssportler auf 400m). Wenn er am Ufer zurücklaufen muss, ist seine Geschwindigkeit auch 1,5m/s.''
## '''Stau an der Tankstelle:'''<br/>''Es gibt 4 Zapfsäulen, 1x Tanken dauert 5min. Es gibt n Autos. Jedes Auto muss im Schnitt alle 100 Stunden tanken (mal schneller, mal weniger schnell.)''<br/>''Wie viele Autos kann die Tankstelle bedienen, ohne dass es zu Stau kommt?''<br/>''Das kann man am elegantesten mit Multithreading lösen.''
## '''Stau auf der Autobahn:'''<br/>''Zwei Spuren werden an einer Baustelle auf eine Spur zusammengeführt.''<br/>''Welche Auswirkungen hat das Fahrverhalten (insbesondere Geschwindigkeit und Abstand halten) auf die Staubildung?<br/>''Das kann man am elegantesten mit Multithreading lösen.''
## '''Wie macht man die beste Ausbeute an Glücksspielautomaten?''' <br>Das Multi-Armed-Bandit Problem: <br>[https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-armed_bandit Wikipedia (en): Multi-Armed-Bandit]
## ''VIELE andere Simulationen sind denkbar!!!'''
# '''Travelling Salesman Problem (TSP)'''<br>z.B. Nearest-Neighbor-Heuristik zum Lösen des TSP für n>18<br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Problem_des_Handlungsreisenden#Asymmetrisches_und_symmetrisches_TSP Wikipedia: Problem des Handlungsreisenden]<br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Nearest-Neighbor-Heuristik Wikipedia: Nearest-Neighbor-Heuristik]
# '''Fehler-Erkennungs-Algorithmen:'''<br/>zwei ausgewählte darstellen und an Beispielen testen.<br/>[https://de.wikipedia.org/wiki/Fehlerkorrekturverfahren Fehlerkorrekturverfahren(Wikipedia)]
# '''Fehler-Erkennungs-Algorithmen:'''<br/>zwei ausgewählte darstellen und an Beispielen testen.<br/>[https://de.wikipedia.org/wiki/Fehlerkorrekturverfahren Fehlerkorrekturverfahren(Wikipedia)]
# '''Greedy-Algorithmus am Beispiel ''Wechselgeld rausgeben'':'''<br/>Beispiel: 3,47 Euro soll mit möglichst wenig Münzen herausgegeben werden.<br/>Zu zeigen sind auch die Grenzen des Greedy-Algorithmus (d.h. dass er nicht immer eine ideale Lösung findet) und andere Anwendungsbeispiele für Greedy-Algorithmen.
# '''Aus einer Liste von 1.000.000 Codes möglichst schnell den häufigsten finden.'''<br/>Dafür braucht man Hashmaps, d.h. das Hashing-Verfahren muss erklärt werden.
# '''Aus einer Liste von 1.000.000 Codes möglichst schnell den häufigsten finden.'''<br/>Dafür braucht man Hashmaps, d.h. das Hashing-Verfahren muss erklärt werden.<br/>Python / Java
# '''Backtracking:'''<br/>Backtracking ist eine Form des systematischen Ausprobierens. Vergleiche [[Backtracking]]
# '''Planetenbahnen zeichnen:'''<br/>Aus den Gesetzen der Schwerkraft kann man Näherungen gewinnen, so dass man (näherungsweise) Schritt für Schritt eine Planetenbahn zeichnen kann. <br/>Scratch!<br/>[https://de.wikipedia.org/wiki/Newtonsches_Gravitationsgesetz Gravitationsgesetz(Wikipedia)]
## '''Rucksackproblem:''' <br>Pareto-optimale Punkte nutzen<br>[http://www-i1.informatik.rwth-aachen.de/~algorithmus/algo15.php Algorithmus der Woche]
# '''Eine Doppelfeder simulieren:''' <br/>Aus physikalischen Gesetzen das Verhalten einer Doppelfeder näherungsweise darstellen.<br/>Scratch!
## '''Graphen so einfärben, dass benachbarte Knoten nicht die gleiche Farbe haben: Wie viele Farben braucht man dafür?'''<br/>[https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_coloring Wikipedia (en): Graph Coloring]
# '''Rucksackproblem:''' <br>Pareto-optimale Punkte nutzen<br>[http://www-i1.informatik.rwth-aachen.de/~algorithmus/algo15.php Algorithmus der Woche]
## '''Magische 4x4 Quadrate berechnen:'''<br/>Systematisches Probieren z.B. mit Backtracking
# '''Ein Stromnetz optimal planen:''' <br>Minimaler Spannbaum <br>[http://www-i1.informatik.rwth-aachen.de/~algorithmus/algo21.php Algorithmus der Woche]
# '''Konvexe Hülle:''' <br/>Die Konvexe Hülle (d.h. "Umrandung") einer Punktmenge möglichst schnell bestimmen.
# '''Konvexe Hülle:''' <br/>Die Konvexe Hülle (d.h. "Umrandung") einer Punktmenge möglichst schnell bestimmen.
# '''Den Zauberwürfel lösen:'''<br/>Einen Algorithmus zum Lösen des Zauberwürfels programmieren.
# '''Travelling Salesman Problem (TSP)'''<br>z.B. Nearest-Neighbor-Heuristik zum Lösen des TSP für n>18<br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Problem_des_Handlungsreisenden#Asymmetrisches_und_symmetrisches_TSP Wikipedia: Problem des Handlungsreisenden]<br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Nearest-Neighbor-Heuristik Wikipedia: Nearest-Neighbor-Heuristik]
# '''Wie macht man die beste Ausbeute an Glücksspielautomaten?''' <br>Das Multi-Armed-Bandit Problem: <br>[https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-armed_bandit Wikipedia (en): Multi-Armed-Bandit]
# '''Optimale Verkehrsplanung:''' <br>Maximale Flüsse<br>[http://www-i1.informatik.rwth-aachen.de/~algorithmus/algo23.php Algorithmus der Woche]
# '''Optimale Verkehrsplanung:''' <br>Maximale Flüsse<br>[http://www-i1.informatik.rwth-aachen.de/~algorithmus/algo23.php Algorithmus der Woche]
# '''Minimale Spannbäume berechnen mit dem Algorithmus von Prim'''<br/>[https://de.wikipedia.org/wiki/Algorithmus_von_Prim Algorithmus-von-Prim-(Wikipedia)]
# '''Ein Stromnetz optimal planen (Prim):'''<br/>'''Minimale Spannbäume berechnen mit dem Algorithmus von Prim'''<br/>[https://de.wikipedia.org/wiki/Algorithmus_von_Prim Algorithmus-von-Prim-(Wikipedia)]
# '''Minimale Spannbäume berechnen mit dem Algorithmus von Kruskal'''<br/>[https://de.wikipedia.org/wiki/Algorithmus_von_Kruskal Algorithmus-von-Kruskal-(Wikipedia)]
# '''Ein Stromnetz optimal planen (Kruskal):'''<br/>'''Minimale Spannbäume berechnen mit dem Algorithmus von Kruskal'''<br/>[https://de.wikipedia.org/wiki/Algorithmus_von_Kruskal Algorithmus-von-Kruskal-(Wikipedia)]
# '''Simulationen:'''<br/>''Bei Simulationen gehört zur Projektarbeit auch die Abschätzung der Güte der Simulation, das heißt z.B.: Wie groß ist das Konfidenzintervall (von 99%) für das tatsächliche Verhalten des simulierten Ereignisses? Oder: wie oft muss man simulieren, damit die Abweichung vom tatsächlichen Ergebnis (mit einer Wahrscheinlichkeit von 99%) maximal 0,1% beträgt?''<br/>''Dafür braucht man etwas Statistik, die in aller Kürze hier erklärt wird: [[Algorithmen:_Mathematik]].''
## '''Mit welcher Wahrscheinlichkeit würfelt man beim Spiel Kniffel eine ''kleine Straße'' (d.h. vier aufeinanderfolgende Zahlen?)?.'''<br/>Bei Kniffel würfelt man mit 5 Würfeln. Man würfelt dreimal und kann nicht passende Zahlen zurücklegen.
## '''Welche Chancen hat man bei "Risiko", wenn man mit 23 Armeen 20 Armeen angreift?'''
## '''Flugzeuge überbuchen:'''<br/>Fluggesellschaften wissen, dass ca. 5 Prozent der Fluggäste nicht erscheinen. <br/>Wie viele Plätze können sie in einem Flugzeug mit 250 Sitzplätzen verkaufen, damit es mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% nicht überbucht ist? <br/>Wie viele Plätze können sie verkaufen, um den Profit zu optimieren? (Annahme: Für jeden überbuchten Kunden muss man den doppelten Flugpreis als Schadensersatz einkalkulieren.)
## '''Bestellungen simulieren:'''<br/>Für einen Großauftrag von 10.000 Computern müssen Grafikkarten bestellt werden: Jede Grafikkarte kostet 80€. Der Hersteller gibt an, dass 1% der Grafikkarten unbrauchbar sind. Laut Liefervertrag müssen unbrauchbare Grafikkarten nicht bezahlt werden. Wenn ein Computer wegen der fehlenden Grafikkarte nicht rechtzeitig geliefert werden kann, dann bedeutet das einen Verlust von 300€. Wie viele Grafikkarten bestellt man am besten, um den Gewinn zu maximieren?
## '''Wie schwimmt man am schnellsten quer durch den Rhein?'''<br/>Das Problem ist, dass die Strömung in der Mitte stärker wird, d.h. ab wann sollte man einfach "quer" schwimmen (und dann am Strand wieder zurücklaufen).<br/>Folgende Grundannahmen: Der Rhein ist 400m breit. Die Strömungsgeschwindigkeit (in m/s) wird durch folgende Funktion gegeben: f(x) = -(1/20000)*x<sup>2</sup> + (1/50)*x (D.h. in der Rheinmitte ist die Strömung dann 2m/s.) Der Schwimmer hat eine Geschwindigkeit von 1,5m/s (das schafft ein Leistungssportler auf 400m). Wenn er am Ufer zurücklaufen muss, ist seine Geschwindigkeit auch 1,5m/s.
## ''VIELE andere Simulationen sind denkbar!!!'''
# '''Suchen in O(1):'''<br>Hashing <br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Hashfunktion Wikipedia: Hash-Funktion] <br>[http://www-i1.informatik.rwth-aachen.de/~algorithmus/algo34.php Algorithmus der Woche]
# '''Suchen in O(1):'''<br>Hashing <br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Hashfunktion Wikipedia: Hash-Funktion] <br>[http://www-i1.informatik.rwth-aachen.de/~algorithmus/algo34.php Algorithmus der Woche]
# '''Pi berechnen mit einem rekursiven Algorithmus:''' <br/>Einen geeigneten rekursiven Algorithmus recherchieren, seine Herleitung, Genauigkeit
# '''Integrale näherungsweise berechnen mit der Trapezregel:'''<br/>Abschätzung der Genauigkeit mit mathematischen Mitteln.
# '''Magische Quadrate berechnen:'''<br/>Systematisches Probieren.
# '''Projektwoche: Wie verteilt man die Schüler auf Projekte?'''<br/>1000 Schüler und 50 Projekte; an jedem Projekt dürfen max. 25 Schüler teilnehmen. Jeder Schüler hat 3 Wunschprojekte und 3 "geht-so"-Projekte angegeben.<br/>Wie verteilt man die Schüler, so dass möglichst viele in ein Wunschprojekt kommen?<br/>Wie gewährleistet man, dass die Verteilung fair ist?<br/>Anhand welcher Kriterien entscheidet man, ob eine Verteilung "gut" ist?
# '''Projektwoche: Wie verteilt man die Schüler auf Projekte?'''<br/>1000 Schüler und 50 Projekte; an jedem Projekt dürfen max. 25 Schüler teilnehmen. Jeder Schüler hat 3 Wunschprojekte und 3 "geht-so"-Projekte angegeben.<br/>Wie verteilt man die Schüler, so dass möglichst viele in ein Wunschprojekt kommen?<br/>Wie gewährleistet man, dass die Verteilung fair ist?<br/>Anhand welcher Kriterien entscheidet man, ob eine Verteilung "gut" ist?
# '''Welche Funktion erfüllt die Differentialgleichung f'(x) = x * f(x) ?'''<br>Für Differentialgleichungen dieser Art gibt es numerische Verfahren, die (gute!) näherungsweise Lösungen ausgeben.<br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Gewöhnliche_Differentialgleichung#Numerische_Verfahren Wikipedia: Numerische Verfahren für gewöhnliche Differentialgleichungen]
# '''Numerische Verfahren''':<br>Ziel der Numerik ist es ''"das eigentlich Unberechenbare zu berechnen, und das in Lichtgeschwindigkeit."''<br>Es gibt SEHR unterschiedliche numerische Verfahren für SEHR VIELE unterschiedliche Problemstellungen<br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Liste_numerischer_Verfahren Wikipedia: Liste numerischer Verfahren]
# '''Numerische Verfahren''':<br>Ziel der Numerik ist es ''"das eigentlich Unberechenbare zu berechnen, und das in Lichtgeschwindigkeit."''<br>Es gibt SEHR unterschiedliche numerische Verfahren für SEHR VIELE unterschiedliche Problemstellungen<br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Liste_numerischer_Verfahren Wikipedia: Liste numerischer Verfahren]
## '''Welche Funktion erfüllt die Differentialgleichung f'(x) = x * f(x) ?'''<br>Für Differentialgleichungen dieser Art gibt es numerische Verfahren, die (gute!) näherungsweise Lösungen ausgeben.<br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Gewöhnliche_Differentialgleichung#Numerische_Verfahren Wikipedia: Numerische Verfahren für gewöhnliche Differentialgleichungen]
## '''Ein Gleichungssystem mit 100 Variablen numerisch lösen.'''
# '''P-NP-Problem am Beispiel: ''Lässt sich eine Landkarte mit 3 Farben einfärben?'''''<br>''Zur Klasse '''P''' gehören alle Entscheidungsprobleme, die in polynomieller Zeit '''gelöst''' werden können.<br>Zur Klasse '''NP''' gehören alle Entscheidungsprobleme, bei denen die Antwort "JA" in polynomieller Zeit '''verifiziert''' werden kann.'' <br>Es soll aufgezeigt werden, dass das 3-Farben-Problem nicht zur Klasse P, aber zur Klasse NP gehört. <br>Außerdem soll die Bedeutung von NP-vollständigen Problemen für die Algorithmik an diesem Beispiel erläutert werden.<br>''Das ist eine rein theoretische Arbeit!''<br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Färbung_(Graphentheorie) Wikipedia: Färbung eines Graphen]<br>[http://www14.in.tum.de/lehre/2008WS/ea/EA-12.pdf Erläuterung von P und NP]<br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Karps_21_NP-vollständige_Probleme Wikipedia: 21 NP-vollständige Probleme]
# '''P-NP-Problem am Beispiel: ''Lässt sich eine Landkarte mit 3 Farben einfärben?'''''<br>''Zur Klasse '''P''' gehören alle Entscheidungsprobleme, die in polynomieller Zeit '''gelöst''' werden können.<br>Zur Klasse '''NP''' gehören alle Entscheidungsprobleme, bei denen die Antwort "JA" in polynomieller Zeit '''verifiziert''' werden kann.'' <br>Es soll aufgezeigt werden, dass das 3-Farben-Problem nicht zur Klasse P, aber zur Klasse NP gehört. <br>Außerdem soll die Bedeutung von NP-vollständigen Problemen für die Algorithmik an diesem Beispiel erläutert werden.<br>''Das ist eine rein theoretische Arbeit!''<br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Färbung_(Graphentheorie) Wikipedia: Färbung eines Graphen]<br>[http://www14.in.tum.de/lehre/2008WS/ea/EA-12.pdf Erläuterung von P und NP]<br>[https://de.wikipedia.org/wiki/Karps_21_NP-vollständige_Probleme Wikipedia: 21 NP-vollständige Probleme]
# '''Sortieren mit AVL-Bäumen'''<br/>Dafür braucht man Java!
# '''Sortieren mit AVL-Bäumen'''
# '''Bestimmung des kürzesten Weges von A nach B in einem Graph mit dem Algorithmus von Bellman-Ford:'''<br/>[https://de.wikipedia.org/wiki/Bellman-Ford-Algorithmus Wikipedia: Bellman-Ford-Algorithmus]
# '''Bestimmung des kürzesten Weges von A nach B in einem Graph mit dem Algorithmus von Bellman-Ford:'''<br/>[https://de.wikipedia.org/wiki/Bellman-Ford-Algorithmus Wikipedia: Bellman-Ford-Algorithmus]
# '''Maximum Subarray Problem''': Aus einer Liste von Zahlen die Teilliste herausfinden, deren Summe maximal ist.'''<br/>[https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_subarray_problem Wikipedia (en): Maximum subarray problem]
# '''Maximum Subarray Problem''': Aus einer Liste von Zahlen die Teilliste herausfinden, deren Summe maximal ist.'''<br/>[https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_subarray_problem Wikipedia (en): Maximum subarray problem]
# '''Longest common subsequence: Gegeben sind zwei Listen von Wörtern. Finde die längste Teilliste, die in beiden Listen (in der entsprechenden Reihenfolge enthalten ist!'''<br/>[https://en.wikipedia.org/wiki/Longest_common_subsequence_problem#Example Wikipedia (en): longest common subsequence problem]
# '''Zuordnungsproblem: 90 Taxis sind über eine Stadt verteilt. Jetzt bestellen 90 Kunden ein Taxi. Welches Taxi fährt zu welchem Kunden, so dass die Kunden insgesamt am kürzesten warten müssen?<br/>[https://de.wikipedia.org/wiki/Zuordnungsproblem Wikipedia: Zuordnungsproblem]
# '''Zuordnungsproblem: 90 Taxis sind über eine Stadt verteilt. Jetzt bestellen 90 Kunden ein Taxi. Welches Taxi fährt zu welchem Kunden, so dass die Kunden insgesamt am kürzesten warten müssen?<br/>[https://de.wikipedia.org/wiki/Zuordnungsproblem Wikipedia: Zuordnungsproblem]
# '''Graphen so einfärben, dass benachbarte Knoten nicht die gleiche Farbe haben: Wie viele Farben braucht man dafür?'''<br/>[https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_coloring Wikipedia (en): Graph Coloring]
# '''Vergleichbasiertes Ranking:<br>''' Gegeben sind z.B. 100 Marken. Die Nutzer sollen immer 2 von ihnen vergleichen. Wie kann daraus eine Bewertung der Marken erstellen?<br/>Man braucht dafür den Algorithmus der ELO-Punkte im Schach.<br/>Marc Zuckerberg verwendete diesen Algorithmus für seine (skandalträchtige) Software ''Facemash''.
# '''Ternary Search: Die Suche nach einem Maximum in einer Funktion, die überall rechts gekrümmt ist.'''<br/>[https://en.wikipedia.org/wiki/Ternary_search Wikipedia (en): Ternary search]
# '''Monte-Carlo- und Las-Vegas-Algorithmen:'''<br/>Das sind Algorithmen, die Zufall nutzen, um eine beste oder näherungsweise beste Lösung zu finden.
# '''Longest common subsequence: Gegeben sind zwei Listen von Wörtern. Finde die längste Teilliste, die in beiden Listen (in der entsprechenden Reihenfolge enthalten ist!'''<br/>[https://en.wikipedia.org/wiki/Longest_common_subsequence_problem#Example Wikipedia (en): longest common subsequence problem]
## '''Der Miller-Rabin-Test'''<br/>findet Primzahlen mit mehr als 500 Stellen.
## '''Das Hubschrauber-Problem:'''<br/>Es gibt 500 weit verstreute Häuser. Wo sollte der Standort für einen Hubschrauber sein, damit jedes Haus möglichst schnell erreicht werden kann?<br/>''"Kleinster umschließender Kreis", vgl. "42. Algorithmus der Woche".''

Version vom 10. Februar 2019, 20:46 Uhr

Auf dieser Seite wird alles Wichtige für die Projektarbeit im Projektkurs Algorithmen im Schuljahr 18/19 zusammengefasst.

Anforderungen an die Projektarbeit

mögliche Gliederung

In der Regel umfasst die Projektarbeit die folgenden Teile:

  1. Abstract
    Im Abstract wird die Arbeit in ca. 1/2 Seite zusammengefasst, d.h.: es werden in aller Kürze die Fragestellung der Arbeit, die Ergebnisse und ihre Relevanz dargestellt.
    Das Abstract dient dazu, dass man als Leser schnell erkennen kann, ob es sich - im Hinblick auf eigene Forschungsinteressen - lohnt, die ganze Arbeit zu lesen.
    Das Abstract steht immer am Anfang der Arbeit, aber geschrieben wird es als Letztes!.
  2. Einleitung
    Die Einleitung führt zum Thema hin, z.B. indem die Bedeutung des Algorithmus aufgezeigt wird.
  3. Beschreibung des Algorithmus
    1. Zweck
    2. Funktionsweise
    3. Vorteile / Nachteile
  4. Laufzeitabschätzung / Genauigkeitsabschätzung für n Elemente
    1. Average Case
    2. Worst Case
  5. Quelltext des Algorithmus, gut erläutert
    Hier wird nicht die ganze Programmierung aufgeführt, sondern nur die für den Algorithmus zentralen Teile der Programmierung!
    Die restliche Programmierung kommt in den Anhang.
  6. Praxistest
    Dokumentation von Beispielläufen des Algorithmus
    1. Average Case
    2. (wenn möglich:) Worst Case
    3. (für Simulationen:) Genauigkeit der Simulation statistisch abschätzen.
  7. Vergleich Theorie - Praxis
    1. ggf.: welche Probleme ergaben sich?
    2. ggf.: Warum ist der Algorithmus in der Praxis langsamer/schneller als in der Theorie?
  8. Resümee
    1. z.B.: Verbesserungsvorschläge
    2. Bedeutung in der Praxis
    3. andere Optionen für das Problem
  9. Anhang
    1. Programmquelltext

formale Anforderungen

Für die Projektarbeit gelten dieselben formalen Anforderungen wie für eine Facharbeit.

Die formalen Anforderungen finden sich hier: SIBI-Homepage: Facharbeit

Außerdem gibt es auf dieser Seite auch Vorlagen für die Formatierung einer Arbeit! (Sowohl MS-Word als auch LibreOffice-Writer.) Am einfachsten lädt man sich die Vorlage runter und schreibt darin seine Arbeit - dann ist die Formatierung "automatisch" richtig.

Teamarbeit?!

  • Man kann - nach Absprache mit Herrn Kaibel - auch zu zweit ein Projekt bearbeiten und abgeben.
  • Voraussetzung dafür ist aber, dass das Team halbwegs "balanciert" ist; es darf nicht so sein, dass eine(r) die ganze Programmierarbeit macht.
  • Die Projektarbeit soll ausführlicher (d.h. mindestens 1,5mal so lang) sein.
  • In der Projektarbeit kennzeichnet dann jeweils einer für bestimmte Teile verantwortlich.

Themen für die Projektarbeit

Hier werden einige Themen vorgeschlagen. Nach Absprache sind natürlich auch ganz andere Themen möglich!

Als Ideengeber eignet sich u.a. die Seite Algorithmus der Woche (RWTH Aachen).
Einige der Algorithmen werden unten auch genannt.

  1. Scratch:
    Die folgenden Probleme lassen sich mit Scratch bearbeiten.
    Den ersten Zugriff auf diese Probleme haben SchülerInnen, die in der Q1 nicht mehr Informatik haben.
    1. Planetenbahnen zeichnen:
      Aus den Gesetzen der Schwerkraft kann man Näherungen gewinnen, so dass man (näherungsweise) Schritt für Schritt eine Planetenbahn zeichnen kann.
      Gravitationsgesetz(Wikipedia)
    2. (SEHR SCHWER:) Eine Doppelfeder simulieren:
      Aus physikalischen Gesetzen das Verhalten einer Doppelfeder näherungsweise darstellen.
    3. Integrale näherungsweise berechnen mit der Trapezregel:
      Abschätzung der Genauigkeit mit mathematischen Mitteln.
    4. Pi berechnen mit einem rekursiven Algorithmus:
      Einen geeigneten rekursiven Algorithmus recherchieren, seine Herleitung, Genauigkeit
    5. Ausweg aus einem Labyrinth mit dem Pledge-Algorithmus.
      Vergleiche "6. Algorithmus der Woche."
    6. Ternary Search: Die Suche nach einem Maximum in einer Funktion, die überall rechts gekrümmt ist.
      Wikipedia (en): Ternary search
  2. Simulationen:
    Bei Simulationen gehört zur Projektarbeit auch die Abschätzung der Güte der Simulation, das heißt z.B.: Wie groß ist das Konfidenzintervall (von 99%) für das tatsächliche Verhalten des simulierten Ereignisses? Oder: wie oft muss man simulieren, damit die Abweichung vom tatsächlichen Ergebnis (mit einer Wahrscheinlichkeit von 99%) maximal 0,1% beträgt?
    Dafür braucht man etwas Statistik, die in aller Kürze hier erklärt wird: Algorithmen:_Mathematik.
    1. Kniffel-Berater:
      Was ist eine optimale Strategie, wenn man nur den oberen Bereich (1-6) füllen will? Wie viele Punkte kann man im Schnitt erwarten?
    2. Poker-Berater:
      Welche Chancen hat man mit einem gegebenen Blatt, das Spiel gegen 3 weitere Spieler zu gewinnen?
    3. Risiko-Berater:'
      Wie viele Armeen bleiben übrig, wenn man z.B. mit 23 Armeen 20 Armeen des Gegners angreift?
    4. Wie schwimmt man am schnellsten quer durch den Rhein?
      Das Problem ist, dass die Strömung in der Mitte stärker wird, d.h. ab wann sollte man einfach "quer" schwimmen (und dann am Strand wieder zurücklaufen).
      Folgende Grundannahmen: Der Rhein ist 400m breit. Die Strömungsgeschwindigkeit (in m/s) wird durch folgende Funktion gegeben: f(x) = -(1/20000)*x2 + (1/50)*x (D.h. in der Rheinmitte ist die Strömung dann 2m/s.) Der Schwimmer hat eine Geschwindigkeit von 1,5m/s (das schafft ein Leistungssportler auf 400m). Wenn er am Ufer zurücklaufen muss, ist seine Geschwindigkeit auch 1,5m/s.
    5. Stau an der Tankstelle:
      Es gibt 4 Zapfsäulen, 1x Tanken dauert 5min. Es gibt n Autos. Jedes Auto muss im Schnitt alle 100 Stunden tanken (mal schneller, mal weniger schnell.)
      Wie viele Autos kann die Tankstelle bedienen, ohne dass es zu Stau kommt?
      Das kann man am elegantesten mit Multithreading lösen.
    6. Stau auf der Autobahn:
      Zwei Spuren werden an einer Baustelle auf eine Spur zusammengeführt.
      Welche Auswirkungen hat das Fahrverhalten (insbesondere Geschwindigkeit und Abstand halten) auf die Staubildung?
      Das kann man am elegantesten mit Multithreading lösen.
    7. Wie macht man die beste Ausbeute an Glücksspielautomaten?
      Das Multi-Armed-Bandit Problem:
      Wikipedia (en): Multi-Armed-Bandit
    8. VIELE andere Simulationen sind denkbar!!!'
  3. Travelling Salesman Problem (TSP)
    z.B. Nearest-Neighbor-Heuristik zum Lösen des TSP für n>18
    Wikipedia: Problem des Handlungsreisenden
    Wikipedia: Nearest-Neighbor-Heuristik
  4. Fehler-Erkennungs-Algorithmen:
    zwei ausgewählte darstellen und an Beispielen testen.
    Fehlerkorrekturverfahren(Wikipedia)
  5. Aus einer Liste von 1.000.000 Codes möglichst schnell den häufigsten finden.
    Dafür braucht man Hashmaps, d.h. das Hashing-Verfahren muss erklärt werden.
  6. Backtracking:
    Backtracking ist eine Form des systematischen Ausprobierens. Vergleiche Backtracking
    1. Rucksackproblem:
      Pareto-optimale Punkte nutzen
      Algorithmus der Woche
    2. Graphen so einfärben, dass benachbarte Knoten nicht die gleiche Farbe haben: Wie viele Farben braucht man dafür?
      Wikipedia (en): Graph Coloring
    3. Magische 4x4 Quadrate berechnen:
      Systematisches Probieren z.B. mit Backtracking
  7. Konvexe Hülle:
    Die Konvexe Hülle (d.h. "Umrandung") einer Punktmenge möglichst schnell bestimmen.
  8. Optimale Verkehrsplanung:
    Maximale Flüsse
    Algorithmus der Woche
  9. Ein Stromnetz optimal planen (Prim):
    Minimale Spannbäume berechnen mit dem Algorithmus von Prim
    Algorithmus-von-Prim-(Wikipedia)
  10. Ein Stromnetz optimal planen (Kruskal):
    Minimale Spannbäume berechnen mit dem Algorithmus von Kruskal
    Algorithmus-von-Kruskal-(Wikipedia)
  11. Suchen in O(1):
    Hashing
    Wikipedia: Hash-Funktion
    Algorithmus der Woche
  12. Projektwoche: Wie verteilt man die Schüler auf Projekte?
    1000 Schüler und 50 Projekte; an jedem Projekt dürfen max. 25 Schüler teilnehmen. Jeder Schüler hat 3 Wunschprojekte und 3 "geht-so"-Projekte angegeben.
    Wie verteilt man die Schüler, so dass möglichst viele in ein Wunschprojekt kommen?
    Wie gewährleistet man, dass die Verteilung fair ist?
    Anhand welcher Kriterien entscheidet man, ob eine Verteilung "gut" ist?
  13. Numerische Verfahren:
    Ziel der Numerik ist es "das eigentlich Unberechenbare zu berechnen, und das in Lichtgeschwindigkeit."
    Es gibt SEHR unterschiedliche numerische Verfahren für SEHR VIELE unterschiedliche Problemstellungen
    Wikipedia: Liste numerischer Verfahren
    1. Welche Funktion erfüllt die Differentialgleichung f'(x) = x * f(x) ?
      Für Differentialgleichungen dieser Art gibt es numerische Verfahren, die (gute!) näherungsweise Lösungen ausgeben.
      Wikipedia: Numerische Verfahren für gewöhnliche Differentialgleichungen
    2. Ein Gleichungssystem mit 100 Variablen numerisch lösen.
  14. P-NP-Problem am Beispiel: Lässt sich eine Landkarte mit 3 Farben einfärben?
    Zur Klasse P gehören alle Entscheidungsprobleme, die in polynomieller Zeit gelöst werden können.
    Zur Klasse NP gehören alle Entscheidungsprobleme, bei denen die Antwort "JA" in polynomieller Zeit verifiziert werden kann.

    Es soll aufgezeigt werden, dass das 3-Farben-Problem nicht zur Klasse P, aber zur Klasse NP gehört.
    Außerdem soll die Bedeutung von NP-vollständigen Problemen für die Algorithmik an diesem Beispiel erläutert werden.
    Das ist eine rein theoretische Arbeit!
    Wikipedia: Färbung eines Graphen
    Erläuterung von P und NP
    Wikipedia: 21 NP-vollständige Probleme
  15. Sortieren mit AVL-Bäumen
  16. Bestimmung des kürzesten Weges von A nach B in einem Graph mit dem Algorithmus von Bellman-Ford:
    Wikipedia: Bellman-Ford-Algorithmus
  17. Maximum Subarray Problem: Aus einer Liste von Zahlen die Teilliste herausfinden, deren Summe maximal ist.
    Wikipedia (en): Maximum subarray problem
  18. Longest common subsequence: Gegeben sind zwei Listen von Wörtern. Finde die längste Teilliste, die in beiden Listen (in der entsprechenden Reihenfolge enthalten ist!
    Wikipedia (en): longest common subsequence problem
  19. Zuordnungsproblem: 90 Taxis sind über eine Stadt verteilt. Jetzt bestellen 90 Kunden ein Taxi. Welches Taxi fährt zu welchem Kunden, so dass die Kunden insgesamt am kürzesten warten müssen?
    Wikipedia: Zuordnungsproblem
  20. Vergleichbasiertes Ranking:
    Gegeben sind z.B. 100 Marken. Die Nutzer sollen immer 2 von ihnen vergleichen. Wie kann daraus eine Bewertung der Marken erstellen?
    Man braucht dafür den Algorithmus der ELO-Punkte im Schach.
    Marc Zuckerberg verwendete diesen Algorithmus für seine (skandalträchtige) Software Facemash.
  21. Monte-Carlo- und Las-Vegas-Algorithmen:
    Das sind Algorithmen, die Zufall nutzen, um eine beste oder näherungsweise beste Lösung zu finden.
    1. Der Miller-Rabin-Test
      findet Primzahlen mit mehr als 500 Stellen.
    2. Das Hubschrauber-Problem:
      Es gibt 500 weit verstreute Häuser. Wo sollte der Standort für einen Hubschrauber sein, damit jedes Haus möglichst schnell erreicht werden kann?
      "Kleinster umschließender Kreis", vgl. "42. Algorithmus der Woche".