Operations Research umfasst Analyse, mathematische Modellierung und Simulation von Systemen, um die beste praktisch umsetzbare Lösung von Planungsproblemen unter Einschränkungen (Arbeitszeit, finanzielle Mittel, alternative Ressourcenverwendung) zu finden.
Initiiert vom früheren Vorsitzenden der Österreichischen Gesellschaft für Operations Research (ÖGOR), unserem Kollegen Dr. Raimund Kovacevic, lernten die neun Teilnehmer_innen der „Young OR 2023“ vom Expertenwissen der beiden Tutoren, Prof. Mirjam Dür (Universität Augsburg) und Prof. Xavier Gandibleux (Nantes Université). Eine ganze Woche lang ging es um nichts anderes als Optimierungsprobleme verschiedenster Bauart.
In der ersten Wochenhälfte stand, unter der Leitung von Mirjam Dür, eine Einführung in Theorie und Praxis konischer Optimierung im Vordergrund. Konische Optimierung ist ein Teilgebiet der konvexen Optimierung in dem eine konvexe Zielfunktion über die Schnittmenge eines affinen Teilraums und eines Kegels optimiert wird. Die Klasse dieser Probleme umfasst insbesondere Lineare Optimierungsprobleme, Second Order Cone Problems (SOCP) und Semidefinite Programmierung (SDP). Eine Vielzahl von Anwendungen, z.B. im Risikomanagement, der robusten Optimierung wurden ausführlich diskutiert. Zudem kam die Anwendung von SDP als effiziente Approximation von nichtkonvexen und daher schwer zu berechnenden binären Optimierungsproblemen ausführlich zur Sprache. Die mathematischen Grundlagen, sowie die Modellierung konnten von den TeilnehmerInnen jeweils anhand von Beispielen nachvollzogen werden.
Zur Wochenmitte stellten die Teilnehmer_innen ihre Dissertationsprojekte in Kurzvorträgen mit anschließender Diskussion vor. Erwähnt seien hier Anwendungen in der Tourenplanung, der Optimierung von Stunden- und Raumplänen, der energiewirtschaftlichen Planung und der Optimierung bei mehreren, widersprüchlichen Zielen.
In der zweiten Wochenhälfte gab Xavier Gandibleux, ein Mitglied des Kernteams von Julia, einen Überblick über die Optimierung mittels der Programmiersprache Julia und das Modellierungspackage JuMP. Diese relativ neue Programmiersprache ermöglicht die Entwicklung von Programmen als high-level Programmiersprache ähnlich Python, Matlab oder R, ist aber zudem extrem effizient implementiert und ermöglicht es, ausführbaren Code mit einer Geschwindigkeit wie von C zu erzeugen. In vielen Übungen wurden die Teilnehmer_innen von einfachen linearen Problemen wie dem Transportproblem an die Implementierung komplexer gemischt-ganzzahliger Probleme wie etwa Tourenplanungsproblemen herangeführt.
Es war eine fachlich intensive Woche für unsere „Young OR“-Teilnehmer_innen, und auch die touristischen und kulinarischen Möglichkeiten von Krems wurden an den Abenden ausgiebig getestet. Großen Anklang fanden auch die fünfminütigen Bewegungseinheiten, die am Department seit November 2021 fest etabliert sind.
Es war uns eine große Freude die Teilnehmer_innen und Vortragenden der 2. ÖGOR Summer School wieder bei uns willkommen heißen zu dürfen. Auf (ein weiteres) Wiedersehen!
Operations Research umfasst Analyse, mathematische Modellierung und Simulation von Systemen, um die beste praktisch umsetzbare Lösung von Planungsproblemen unter Einschränkungen (Arbeitszeit, finanzielle Mittel, alternative Ressourcenverwendung) zu finden.
Initiiert vom früheren Vorsitzenden der Österreichischen Gesellschaft für Operations Research (ÖGOR), unserem Kollegen Dr. Raimund Kovacevic, lernten die neun Teilnehmer_innen der „Young OR 2023“ vom Expertenwissen der beiden Tutoren, Prof. Mirjam Dür (Universität Augsburg) und Prof. Xavier Gandibleux (Nantes Université). Eine ganze Woche lang ging es um nichts anderes als Optimierungsprobleme verschiedenster Bauart.
In der ersten Wochenhälfte stand, unter der Leitung von Mirjam Dür, eine Einführung in Theorie und Praxis konischer Optimierung im Vordergrund. Konische Optimierung ist ein Teilgebiet der konvexen Optimierung in dem eine konvexe Zielfunktion über die Schnittmenge eines affinen Teilraums und eines Kegels optimiert wird. Die Klasse dieser Probleme umfasst insbesondere Lineare Optimierungsprobleme, Second Order Cone Problems (SOCP) und Semidefinite Programmierung (SDP). Eine Vielzahl von Anwendungen, z.B. im Risikomanagement, der robusten Optimierung wurden ausführlich diskutiert. Zudem kam die Anwendung von SDP als effiziente Approximation von nichtkonvexen und daher schwer zu berechnenden binären Optimierungsproblemen ausführlich zur Sprache. Die mathematischen Grundlagen, sowie die Modellierung konnten von den TeilnehmerInnen jeweils anhand von Beispielen nachvollzogen werden.
Zur Wochenmitte stellten die Teilnehmer_innen ihre Dissertationsprojekte in Kurzvorträgen mit anschließender Diskussion vor. Erwähnt seien hier Anwendungen in der Tourenplanung, der Optimierung von Stunden- und Raumplänen, der energiewirtschaftlichen Planung und der Optimierung bei mehreren, widersprüchlichen Zielen.
In der zweiten Wochenhälfte gab Xavier Gandibleux, ein Mitglied des Kernteams von Julia, einen Überblick über die Optimierung mittels der Programmiersprache Julia und das Modellierungspackage JuMP. Diese relativ neue Programmiersprache ermöglicht die Entwicklung von Programmen als high-level Programmiersprache ähnlich Python, Matlab oder R, ist aber zudem extrem effizient implementiert und ermöglicht es, ausführbaren Code mit einer Geschwindigkeit wie von C zu erzeugen. In vielen Übungen wurden die Teilnehmer_innen von einfachen linearen Problemen wie dem Transportproblem an die Implementierung komplexer gemischt-ganzzahliger Probleme wie etwa Tourenplanungsproblemen herangeführt.
Es war eine fachlich intensive Woche für unsere „Young OR“-Teilnehmer_innen, und auch die touristischen und kulinarischen Möglichkeiten von Krems wurden an den Abenden ausgiebig getestet. Großen Anklang fanden auch die fünfminütigen Bewegungseinheiten, die am Department seit November 2021 fest etabliert sind.
Es war uns eine große Freude die Teilnehmer_innen und Vortragenden der 2. ÖGOR Summer School wieder bei uns willkommen heißen zu dürfen. Auf (ein weiteres) Wiedersehen!
Rückfragen an
Tags