GRK 1855: Discrete Optimisation of Technical Systems under Uncertainty
Final Report Abstract
Entwicklung und Betrieb technischer Systeme erfordern zahlreiche Konfigurations- und Entwurfsentscheidungen, damit die geforderten Leistungen möglichst ressourcenschonend und kostengünstig erbracht werden. Diese Entscheidungen basieren oft auf der Lösung von diskreten oder gemischt diskret-kontinuierlichen Optimierungsproblemen unter Unsicherheit, da Informationen über die zu untersuchenden Systeme und deren Umgebung meistens unvollständig sind, während mathematische Optimierungsverfahren sehr oft von einem vollständig spezifizierten Modell ausgehen. Ein weiterer, bisher wenig beachteter Aspekt, bei der Optimierung technischer Systeme ist die Rolle des Menschen in Entscheidungsprozessen. So können mathematische Modelle und Algorithmen zwar optimale Werte für die Variablen ermitteln, jedoch muss die Lösung fast immer von menschlichen Entscheidern akzeptiert und in konkrete Pläne oder Anweisungen umgesetzt werden. Gleichzeitig können einzelne Entscheidungsprobleme von Menschen besser oder zuverlässiger als von Algorithmen gelöst werden. Damit muss der Mensch als Teil des Entscheidungsprozesses berücksichtigt werden. Das Graduiertenkolleg widmete sich der Thematik der diskreten Optimierung unter Unsicherheit und der Einbeziehung menschlicher Akteure in den Optimierungsprozess. Konkrete Anwendungsszenarien wurden aus den Bereichen Logistik, Produktion, Robotik und IT-Systeme gewählt. Die Thematik des Graduiertenkollegs war interdisziplinär ausgerichtet und kombinierte Fragestellungen aus der Optimierung, der Algorithmik, der stochastischen Modellierung, den Anwendungswissenschaften und der Psychologie. Im methodischen Bereich wurden Problemstellungen auf gewichteten Graphen, Zuordnungsprobleme und zweistufige Optimierungsprobleme analysiert. Dabei kamen unterschiedliche Unsicherheitsmodelle, wie stochastische Beschreibungen oder strukturelle Beschreibungen wie Intervalle oder ellipsoidale Unsicherheit zum Einsatz. Neben klassischen Problemen der stochastischen Optimierung wurden Problemstellungen aus der robusten Optimierung unter verschiedenen Robustheitsmodellen sowie der Online Optimierung untersucht. In den erstellten Dissertationen konnten zahlreiche grundlegende methodische Resultate erzielt werden, die hochrangig publiziert wurden. Methodische Resultate flossen direkt in die behandelten Anwendungsszenarien ein. So wurden verschiedene Varianten des Vehicle Routing Problems analysiert, um neue Ansätze zur Tourenplanung in der Logistik zu entwickeln. Beim Ressourcenmanagement großer paralleler Rechensysteme lag der Fokus auf der Entwicklung neuer Scheduling-Verfahren, die auch bei unsicherer oder unvollständiger Information über die eintreffenden Lasten mit hoher Wahrscheinlichkeit eine gute Auslastung, kurze Antwortzeiten und einen energieeffizienten Betrieb garantieren. Szenarienbasierte Beschreibungen waren das wesentliche Modell zur Analyse von chemischen Produktionsanlagen. Zur Bestimmung einer nachweisbar guten Ressourcenplanung wurden zweistufige Optimierungsansätze verwendet. Die Anwendung von Optimierungsverfahren wurde im Kontext des Menschen als oftmals relevante Entscheidungsinstanz analysiert. Untersucht wurde dazu das Entscheidungsverhalten von Nutzern von großen Parallelrechnern auf Basis von Befragungen. Die Gestaltung von Benutzerschnittstellen war der zentrale Aspekt zur Einbindung von Nutzern in den Optimierungs- und Entscheidungsprozess. Im Rahmen von Dissertationsprojekten wurde die adaptive Gestattung von Benutzerschnittstellen für komplexe Überwachungsaufgaben sowie der Umgang von Benutzern mit unsicheren oder komplexen Informationen untersucht. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit der am GRK Beteiligten wurde durch themenübergreifende Arbeitsgruppen und gemeinsame Publikationen unterstützt und die internationale Ausrichtung wurde durch Auslandsaufenthalte sowie zahlreiche internationale Gastwissenschaftler und Gastwissenschaftlerinnen erreicht.
Publications
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K-adaptability in stochastic combinatorial optimization under objective uncertainty. European Journal of Operational Research, Elsevier, vol. 277(3), S. 953-963, 2019
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Light Robustness in the Optimization of Markov Decision Processes with Uncertain Parameters. Computers & Operations Research Vol. 108, pp. 69-81, 2019
P. Buchholz, D. Scheftelowitsch
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Minimum diameter color-spanning sets revisited. Discret. Optim. Vol. 34, 2019
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Multifaktorielle Echtzeitdiagnose des Nutzerzustands in adaptiver Mensch-Maschine-Interaktion. Dissertation Fakultät für Erziehungswissenschaft, Psychologie und Soziologie, TU Dortmund, 2019
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Simulation of an Optimized Last-Mile Parcel Delivery Network Involving Delivery Robots. In: Clausen U., Langkau S., Kreuz F. (eds) Advances in Production, Logistics and Traffic. ICPLT 2019. Lecture Notes in Logistics. Springer, Cham
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The influence of gafft an cognitive functions: promising factor for adapting systems to the worker's need in a picking context. In: Adaptive instructional systems: First International Conference, AIS 2019, held as part of the 21st HCI International Conference, HCtI 2019, Orlando, FL, USA, July 26-31, 2019, Proceedings. 1st ed. 2019 (S. 420-431) edited by Robert A. Sottilare, Jessica Schwarz. Cham: Springer, 2019
M. Kreutzfeldt, J. Renker, G. Rinkenauer
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Vergleich von virtuellen Interaktionssystemen mit einer realen Situation. In: Arbeit interdisziplinär analysieren — bewerten — gestalten: 65. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft, TU Dresden, 27.2.-1.3.2019 (S. Beitrag B.6.6 (6 S.). Dortmund: GfA-Press, 2019
G. Rinkenauer, T. Plewan, D. Bachmann, F. Weichem
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A Robust Approach to the Capacitated Vehicle Routing Problem with Uncertain Travel Times. Technical Report, Optimization Online
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Risk-Averse Models in Bilevel Stochastic Linear Programming. SIAM Journal an optimization, 30(1), pp. 377-406 (2020)
J. Burtscheidt, M. Claus, S. Dempe