VVZ API is not affiliated with ETH Zurich. Data might be outdated or incorrect. Please view the official ETHZ Vorlesungsverzeichnis for binding information.
Linear & Combinatorial Optimization
Last Updated: 2026-06-01 11:30:51
Abstract
Mathematical treatment of optimization techniques for linear and combinatorial optimization problems.
Objective
The goal of this course is to get a thorough understanding of various classical mathematical optimization techniques for linear and combinatorial optimization problems, with an emphasis on polyhedral approaches. In particular, we want students to develop a good understanding of some important problem classes in the field, of structural mathematical results linked to these problems, and of solution approaches based on such structural insights.
Content
Key topics include: - Linear programming and polyhedra; - Flows and cuts; - Combinatorial optimization problems and polyhedral techniques; - Equivalence between optimization and separation.
Resources
Literature
- Bernhard Korte, Jens Vygen: Combinatorial Optimization. 6th edition, Springer, 2018. - Alexander Schrijver: Combinatorial Optimization: Polyhedra and Efficiency. Springer, 2003. This work has 3 volumes. - Ravindra K. Ahuja, Thomas L. Magnanti, James B. Orlin. Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications. Prentice Hall, 1993. - Alexander Schrijver: Theory of Linear and Integer Programming. John Wiley, 1986.
Learning Materials (Links)
- Main link
- Course Website
General Information
- Language
- English
- Levels
- BSC , MSC
- Frequency
- Yearly recurring
Examination
- Type
- session examination
- Mode
- written 180 minutes
- Aids
- None
Course Components
| Type | Title | Time & Place | Hours |
|---|---|---|---|
| lecture | Linear & Combinatorial Optimization (Mathematical Optimization) |
|
4 h weekly |
| exercise |
Linear & Combinatorial Optimization (Mathematical Optimization)
Groups are selected in myStudies.
Thu 14-16 or Fri 10-12 or Fr 12-14 or Fri 14-16 (depending on demand)
|
|
2 h weekly |
Offered In
-
-
Wahlfächer (Von den angebotenen Wahlfächern müssen mindestens zwei Lerneinheiten erfolgreich abgeschlossen werden.)
-
-
-
-
Kernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik ... (vollständiger Titel: Kernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten)
-
-
-
-
Wahlfächer (Von den angebotenen Wahlfächern müssen mindestens zwei Lerneinheiten erfolgreich abgeschlossen werden. Als Wahlfächer für Rechnergestützte Wissenschaften Master gelten automatisch (ohne Anrechnungsgesuch) auch alle Kernfächer/Vertiefungsfächer (aber nicht Wahlfächer!) aus folgenden Studiengängen: Informatik Master Mathematik Master Physik Master Elektrotechnik und Informationstechnologie Master Data Science Master Robotics, Systems and Control Master Statistik Master Neural Systems and Computation Master gemäss den angegebenen Abschnittsreferenzen.)
-
-
-
-
-
Kernfächer (Für das Master-Diplom in Angewandter Mathematik ist die folgende Zusatzbedingung (nicht in myStudies ersichtlich) zu beachten: Mindestens 14 KP der erforderlichen 26 KP aus Kern- und Wahlfächern müssen aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten stammen.)
-
Kernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik (vollständiger Titel: Kernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten)
-
-
-
-
Wahlfächer (Den Studierenden steht das gesamte Lehrangebot der ETH Zürich und der Universitäten Zürich zur individuellen Auswahl offen. Die Studeierenden haben selbst zu überprüfen, ob sie die Zulassungsvoraussetzungen zu einer Lehrveranstaltung erfüllen.)
-
-
-
-
Vertiefung: Systems and Control (The core courses and specialisation courses below are a selection for students who wish to specialise in the area of "Systems and Control", see . The individual study plan is subject to the tutor's approval.)
-
Vertiefungsfächer (These specialisation courses are particularly recommended for the area of "Systems and Control", but you are free to choose courses from any other field in agreement with your tutor. Semester / Research Projects are not allowed in this category. A minimum of 40 credits must be obtained from specialisation courses during the Master's Programme.)
-
-
Vertiefung: Signal Processing and Machine Learning (The core courses and specialisation courses below are a selection for students who wish to specialise in the area of "Signal Processing and Machine Learning ", see . The individual study plan is subject to the tutor's approval.)
-
Vertiefungsfächer (These specialisation courses are particularly recommended for the area of "Signal Processing and Machine Learning", but you are free to choose courses from any other field in agreement with your tutor. A minimum of 40 credits must be obtained from specialisation courses during the MSc EEIT.)
-
-
-
-
Statistik Master (Die hier aufgelisteten Lehrveranstaltungen gehören zum Curriculum des Master-Studiengangs Statistik. Die entsprechenden KP gelten nicht als Mobilitäts-KP, auch wenn gewisse Lerneinheiten nicht an der ETH Zürich belegt werden können.)
-
-
-
-