Algorithmen und OR

 

Die Bewältigung großer Rechenprobleme aus verschiedenen Anwendungsbereichen wie etwa Produktion, Logistik, Verkehr und Wissenschaft erfordert den Einsatz fortgeschrittener analytischer und algorithmischer Methoden. Durch die rasant anwachsende Menge an Daten werden die zu lösenden Probleme immer größer. Diese so genannte Big-Data-Challenge macht es umso wichtiger, in grundlegende und angewandte Algorithmik-Forschung zu investieren. Bevor man das richtige algorithmische Framework auswählen oder spezifische, individuell auf das Problem zugeschnittene, algorithmische Lösungsverfahren entwerfen kann, muss ein erheblicher Aufwand in die Modellierung und das Verständnis des Problems aufgewendet werden. All diese Schritte erfordern die konsequente Anwendung mathematischer Methoden.

Der Entwurf und die Analyse von Algorithmen ist zentrales Thema in verschiedenen Forschungsdisziplinen. Innerhalb der Informatik liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung und Analyse von Algorithmen mit beweisbaren Leistungsgarantien sowie der Untersuchung der Rechenkomplexität algorithmischer Probleme. In der Mathematik werden Algorithmen beispielsweise im Rahmen der Kombinatorischen Optimierung untersucht. Operations Research (OR) befasst sich mit der Anwendung fortgeschrittener analytischer- und algorithmischer Methoden zur Entscheidungsunterstützug in wirtschaftlichen Zusammenhängen in Bereichen wie Management Science und Business Analytics.

Mit dem Einsatz mathematischer Techniken wie formaler Modellierung, statistischer Analyse und mathematischer Optimierung gelangt die Algorithmenentwicklung und Operations Research zu optimalen oder nahezu optimalen Lösungen für komplexe Entscheidungsprobleme. Dies umfasst ein breites Spektrum an Problemlösungstechniken und Methoden, die zur verbesserten Entscheidungsfindung und Effizienz angewendet werden wie etwa Simulation, mathematische Optimierung, Warteschlangentheorie, Markov-Entscheidungsprozesse, Datenanalyse, Statistik, Neuronale Netze, Experten Systeme und Entscheidungsanalyse. Fast alle dieser Techniken erfordern mathematische Modelle, die das System beschreiben. (Mit Änderungen zitiert aus: www.informs.org).

Hauptanwendungsbereiche (Streams der EURO 2009):

  1. Continuous optimization and control
  2. Data mining; knowledge discovery; artificial intelligence
  3. DEA and performance management
  4. Decision analysis; decision support systems; modelling languages
  5. Discrete optimization; graphs & networks
  6. Energy, environment & climate
  7. Financial modelling; risk management; banking
  8. Fuzzy sets; softcomputing
  9. Game theory; mathematical & experimental economics
  10. Health, life sciences & bioinformatics
  11. Location; logistics; transportation; traffic
  12. Metaheuristics & biologically inspired approaches
  13. Multiple criteria decision making, optimization & group decision
  14. OR education, history & ethics
  15. OR for developing countries
  16. OR in agriculture & natural resources
  17. OR in industries & software applications
  18. Production management; supply chain management
  19. Revenue management & managerial accounting
  20. Scheduling, time tabling & project management
  21. Stochastic programming; stochastic modelling; simulation
  22. System dynamics; dynamic modelling
  23. Telecommunication & network analysis

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Peter Letmathe

Univ.-Prof.

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