Konfliktlösung und Optimierung

• Antragsteller: Professor Dr. Sándor Fekete
• Fachliche Zuordnung: Rechnerarchitektur, eingebettete und massiv parallele Systeme ; Theoretische Informatik
• Förderung: Förderung von 2013 bis 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 206480214

Die Hauptziele der Phase 1 unseres Teilprojekts liegen in der Entwicklung grundlegender algorithmischen Verfahren zur Rekonfiguration und Reallokation. Hinzu kommt die Erarbeitung von Lösungsansätzen, die in Zusammenarbeit mit den anderen Teilprojekten von CCC in die Praxis übertragen werden können. Diese Zielsetzungen werden erfolgreich durch Methoden verfolgt,die auf verschiedenen Informations- und Optimierungsskalen (z.B. exakte global Berechnung durch Mathematische Optimierung oder heuristische lokale Ansätze zur schrittweisen Verbesserung), unterchiedliche Zeitskalen (z.B. zeitaufwändigere Verfahren für Offline-Szenarien oder schneller Ansätze für Online-Szenarien, genauso wie eine Aufteilung in Preprocessing und Query), aber auch unterschiedliche Berechnungsskalen (z.B. zentralisierte Berechnung im Gegensatz zu spieltheoretischem Mechanism Design). Diese Skalen sind oft verknüpft (z.B. korreliert dezentrale Berechnung oft mit begrenzter Information), ohne dabei methodisch äquivalent zu sein; z.B. kann Optimierung mit begrenzter Information selbst in zentralisierten Szenarien vorkommen, was zum Gebiet der Online-Optimierung führt. Ein allgemeiner Ansatz auf dem Gebiet der Algorithmik ist die Entwicklung separater Methoden für Szenarien, die bestimmte Skalen kombinieren, d.h. eine bestimmte Kombination der beschriebenen Skalen zu betrachten und dafür Methoden zu entwickeln, die unter ganz bestimmten Bedingungen sehr leistungsfähig sind.Das Hauptziel von Phase 2 ist es, diese Einschränkungen zu überwinden und integrierte und verschränkte Multiskalenmethoden für komplexe Szenarien zu untersuchen, in denen diese verschiedenen Skalen (Information und Optimierung, Zeit, Berechnung) nicht getrennt untersucht werden, sondern in wechselnder und paralleler Weise angewendet werden. Dies erfordert das Verschmelzen und Vereinigen separater algorithmischer Methoden in Multiskalenmethoden, die innerhalb von B1 entwickelt werden, eine enge Zusammenarbeit mit den konzeptionellen Ansätzen und Techniken verteilter Kontrakte und Algorithmenentwicklung und die Anwendung für komplexe, strukturierte Szenarien in Zusammenarbeit mit anderen Teilprojekten, sowie die Integration der Gesamtmethoden mit den anderen Teilprojekten im Kontext von Fallstudien, die auf der Arbeit der angewandten Projekte beruhen. Insbesondere umfassen diese die Untersuchung von Roboterplattformen und autonomen Fahrzeugen; beide Kontexte stellen wichtige wissenschaftliche Herausforderungen für die Allokation von Ressourcen innerhalb einer Plattform oder innerhalb eines Fahrzeuges, aber auch bei der Koordination mehrerer Plattformen. Beides sind vielversprechende Zielrichtungen, da wir nicht nur über theoretische Expertise, sondern über erhebliche Erfahrung in beiden Praxiskontexten verfügen.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 1800: Überwachung und Steuerung nebenläufiger Funktionsänderungen in kritischen Systemen