Optimization under Uncertainty

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Der Fokus meiner Arbeit sind Algorithmen und Komplexitätsergebnisse für Robuste Optimierung. Traditionelle Methoden der Optimierung haben das Problem, dass sie nur optimale Lösungen für spezielle Szenarien suchen, dabei aber sehr anfällig für Variationen in der Eingabe sind. Das ist ein Problem, da oftmals zu der Zeit der Optimierung nicht alle Eingaben mit perfekter Genauigkeit bekannt sind und die realen Werte erst später bekannt werden. Daher werden Lösungen gesucht, welche möglichst gut für das schlecht möglichste Szenario sind. Diese robusten Optimierungsprobleme sind oft komplexitätstheoretisch schwerer als die nicht robusten Versionen. Ich versuche die Schwere des optimalen und approximativen Lösen dieser Probleme einzuordnen.