Wissenschaft öffentlich gemacht.

Unsere Forschung in den Bereichen Operations Research, Mathematik und Informatik erscheint regelmäßig in einschlägigen Fachzeitschriften. Natürlich stellen wir diese auch auf internationalen Konferenzen und Workshops vor. Die neuesten Ergebnisse finden sich vorab bei den Preprints.

340
Vorträge
66
Preprints
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Publikationen

Ganzzahlige und kombinatorische Optimierung

Buch-Cover: A. Schrijver, Theory of Linear and Integer Programming
Schrijver's Buch-Cover inspirierte unser Lehrstuhllogo

Uns reizt das Diskrete.

Wir modellieren Optimierungsprobleme häufig mit sehr expressiven Variablen, die zu starken Relaxationen führen. Vor allem entwickeln wir Algorithmen, um ganzzahlige Programme unter Ausnutzung ihrer Struktur schneller lösen zu können. Oft führt uns das auf Column Generation/Branch-and-Price (CGBP) oder andere Dekompositionsansätze. Auf diesem Forschungsgebiet gehört der Lehrstuhl zur internationalen Spitzengruppe. Ein besonderes Aushängeschild ist der generische Löser GCG, der automatische Dantzig-Wolfe Reformulierungen vornimmt und CGBP anwendet.

Machine Learning trifft Optimierung

Statistik aus unserem Paper Bergner et al. (2015)
Statistiken aus Bergner et al. (2015)

Datenbasiert Algorithmen verbessern.

Die Schnittstelle von Machine Learning und mathematischer Optimierung ist ein hochaktuelles Forschungsgebiet. Beim maschinellen Lernen treten ganz natürlich auch diskrete Optimierungsprobleme auf, die bisher nur wenig z.B. mit ganzzahligen Programmen modelliert und exakt gelöst werden. Andersherum können Ansätze aus dem Machine Learning helfen, Optimierungsalgorithmen besser zu verstehen oder neue Intuition für die Theorie zu bringen. Einen Schwerpunkt unserer Forschung haben wir vor allem in diesem zweiten Bereich.

Präskriptive Analyse

A Puzzle
Ohne Optimierung fehlt Dir was!

Von Daten zu optimalen Entscheidungen.

Alle unsere Praxisprojekte sind gleichzeitig Projekte der mathematischen Forschung. Das liegt vor allem daran, dass wir Herausforderungen angehen, für die es noch keine oder nur unzulängliche Lösungen gibt. Fast immer müssen neue Entscheidungsmodelle entwickelt und Algorithmen zum Teil auf spezielle Strukturen der Aufgabe angepasst oder neu erdacht werden. Nicht selten ergeben sich aus der praktischen Motivation auch eigenständige theoretische Fragen, deren mathematische Beantwortung wiederum zu neuen Erkenntissen in der Praxis führen können.

Forschungsgebiete der Mitarbeitenden

Macht was mit Wahlkreisen

Sebastian Goderbauer: Macht was mit Wahlkreisen

Michael Bastubbe: Ist ordentlich am Zerteilen

Software

Unsere Forschung umgesetzt.

Es gehört zu unserer Forschung, Rechenexperimente durchzuführen. Um unsere Ideen und Algorithmen zu testen, müssen diese implementiert werden. Die dabei entstehende Software machen wir oft der Allgemeinheit verfügbar.

Daten

Benchmarks, Instanzen, Generatoren

Wir veröffentlichen Daten und Instanzen, auf denen unsere Forschungsergebnisse beruhen. So kann sich die wissenschaftliche Community an uns messen und auch unsere Ergebnisse nachvollziehen. Für spezielle Anwendugen pflegen wir Instanz-Bibliotheken.

Partner des Lehrstuhls