DFG-Projekt Robuste Optimierungsalgorithmen SPP 1307
(erste Förderperiode)
Exakte Lösungen von Optimierungsproblemen erweisen sich in der Praxis oft als nutzlos, wenn Bedingungen nur approximativ bestimmt werden können oder zum Zeitpunkt der Berechnung vermutet werden müssen, eine exakte Lösung gar nicht mit der gleichen Genauigkeit verwirklicht werden kann oder unvorhergesehene Störungen eintreffen. In dem DFG-Projekt Algorithm Engineering beschäftigt sich die Arbeitsgruppe Optimierung mit der Entwicklung robuster Lösungsverfahren, die geeignet sind, auch in diesen Fällen eine praxistaugliche Lösung zu ermitteln.
Dazu wird einerseits die Theorie der robusten Optimierung zur Praxistauglichkeit hinreichend weiterentwickelt, andererseits werden Ergebnisse parallel experimentell evaluiert, um wieder in die theoretischen Betrachtungen mit einfließen zu können. Insbesondere werden Instanzen aus folgenden Problemfeldern ausgewertet:
Es ergeben sich folgende fünf Arbeitsfelder:
Task 1: A bicriteria approach for robustness
Die Suche nach Pareto-Lösungen in Hinsicht auf Zielfunktionswert und Robustheit.
Task 2: Multi-stage robustness
Die Untersuchung von sukzessiv entstehenden Störungen.
Task 3: Locating a robust solution in solution space
Die Behandlung der Robustheit als Problem der Standortplanung.
Task 4: Generic robust algorithms for robust optimization
Die Entwicklung generischer Lösungsverfahren.
Task 5: Classification, complexity and price of robustness
Die Klassifikation und systematische Sammlung der bisher auf dem Feld der robusten Optimierung erzielten theoretischen und praktischen Ergebnisse.
Das Projekt begann im November 2009 und endet im Oktober 2011.
