Moderne Rechenverfahren für ganzzahlige Optimierung im Big-Data-Zeitalter

Betreuer/in:            Matthias Mnich           
Dekanat/Institut:   E-11, Institute for Algorithms and Complexity           

E-Mail:   algo@tuhh.de

Hintergrund

Ganzzahlige Optimierung ist ein umfassendes und mächtiges Werkzeug zur Lösung von ingenieurwissenschaftlichen und wirtschaftswissenschaftlichen Fragestellungen. Die ersten Lösungsverfahren dafür wurden vor etwa 40 Jahren entwickelt, doch ihre Anwendbarkeit ist auf kleine Probleme beschränkt, da die Laufzeit dieser Verfahren exponentiell mit der Problemgröße wächst. In den letzten 5 Jahren wurden entscheidende theoretische Durchbrüche erzielt, die signifikante Verbesserungen in der Rechenzeit von mehreren Größenordnungen versprechen. Bisher liegen jedoch keine experimentellen Analysen vor, die die Wirksamkeit dieser Rechenverfahren für “big data” in ingenieurwissenschaftlichen Fragestellungen untersuchen.

Aufgabenbeschreibung

Aufgabe dieser Bachelor-/Masterarbeit ist die Implementierung eines neuartigen Rechenverfahrens zur ganzzahligen Optimierung in C++. Anschließend soll die Methode auf realen Daten (“big data”) aus einer ingenieurwissenschaftlichen Anwendung getestet werden und die Rechenzeit mit bisherigen Verfahren verglichen werden. Die Arbeit erfolgt in Kooperation mit Partnern aus Columbus, Ohio, USA.

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