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Mathematische Optimierung

Optimale Abläufe bei technischen oder wirtschaftlichen Prozessen zu finden, ist häufig eine zentrale Zielsetzung, und auch viele Vorgänge in der Natur bevorzugen optimale (z.B. Energie-minimale) Zustände. Solche Aufgabenstellungen lassen sich häufig als Optimierungsproblemen formulieren, die mithilfe von mathematischen Methoden analysiert und gelöst werden können. Unsere Arbeitsgruppe forscht in diesem Bereich, um theoretische Fortschritte zu erzielen und effiziente, maßgeschneiderte Algorithmen zur Lösung von Optimierungsproblemen zu entwicklen.

Die Optimierungstheorie und -algorithmen sind in vielen Bereichen in Technik, Natur- und Wirtschaftswissenschaften anwendbar. Beispiele sind optimale Steuerung, Formoptimierung, Bildverarbeitung, Portfoliooptimierung und viele mehr. Neuere Anwendungsbereiche sind z.B. KI, Data Science und Machine Learning.

Studierende, die sich für diese Themen interessieren, können folgende Lehrveranstaltungen belegen, um ihre Kenntnisse zu vertiefen:

• Einführung in die Optimierung (Bachelor, MA2012)
• Nonlinear Optimization: Advanced (Bachelor/Master, MA3503)
• Hauptseminar: Neue Entwicklungen in der Nichtlinearen Optimierung (Bachelor/Master)
• Fallstudien: Nichtlineare Optimierung (Master, MA4513)
• Modern Methods in Nonlinear Optimization (mit wechselnden Schwerpunkten, Master, MA4503)

Forschungsgruppen des Departments Mathematik, die in verwandten Bereichen lehren und forschen, sind die Diskrete Optimierung und die Optimale Steuerung.