Project: ADONET Algorithmic Discrete Optimizatio...
Master data
| ADONET Algorithmic Discrete Optimization | |
| Description: | Discrete optimization is an important scientific area. It covers a spectrum of problems ranging from those with a special combinatorial structure to very general problems that may be described as linear programs with the additional restriction that some of the variables can only take integer values. In order to increase our ability to apply optimization tools in practice three main research directions stand out that we will address within this network. 1) A major outstanding need is to move from "linear" integer programming models to "nonlinear" integer programming systems. This would allow many design and planning problems to be tackled that at present are only solved very approximately. The study of models with nonlinearity aspects and integrality requirements make it necessary to intensify research combining integer and convex programming. 2) Cutting planes based on polyhedra combinatorics have played a significant role in the progress for linear integer programming systems, but the limits of this approach may well have been reached. New methods based on convex optimization (including semidefinite programming=, combinatorial optimization and real algebraic gemetry will be investigated in-depth. 3) Because of data uncertainties, optimization problems require robust solutions that remain good when the data is inexact. Given the enormous financial implications for many optimization decisions, the development of appropriate models of robustness, and corresponding algorithms, for a variety of discrete optimization problems will have a major impact in many areas. Concerning trainiong and transfer of knowledge, the objetives of this project are to provide an educational and training programme for ESR and ER in Discrete and Convex Optimization. Indeed, we will create a European School for Integer Programming, Convex Optimization and Combinatorial Optimization to exist (and expand) long beyond that, so that we will beable to keep the necessary level of new experts in our area, also in the further future. |
| Keywords: | Integer Programming,, Approximation Algorithms for NP-hard Problems, Combinatorial Optimization, |
| ADONET Algorithmic Discrete Optimization | |
| Description: | Diskrete Optimierung behandelt als wissenschaftliche Disziplin Fragestellungen, bei denen als wesentlicher Aspekt Variablen zu berücksichtigen sind, die nur ganzzahlige Werte annehmen können. Es werden dabei Optimierungsprobleme auf Graphen ebenso behandelt wie allgemeine lineare oder nicht lineare Probleme mit diskreten Entscheidungsvariablen. Um die Einsatzmöglichkeiten derartiger Ansätze in der Praxis zu erweitern, werden im Rahmen dieses Netzwerkes folgende 3 Forschungsansätze untersucht. 1) Zunächst werden ausgehend von linear-ganzzahligen Problemen Methoden entwickelt, die auch Nichtlinearitäten berücksichtigen. Inhaltlich bedeutet dies, einen Brückenschlag zwischen konvexer Optimierung und kombinatorischer Optimierung zu finden. 2) Schnittebenenverfahren basierend auf polyedrischer Kombinatorik spielen eine bedeutende Rolle in der klassischen linearen ganzzahligen Optimierung. Allerdings sind auch schon die Grenzen dieses Ansatzes erkennbar. Neue Ansätze, basierend auf semidefiniter Optimierung und algebraischer Geometrie sollen dazu genauer untersucht werden. 3) Aufgrund ungenauer Daten ist es bei Algorithmen für Optimierungsprobleme oft erforderlich, dass diese eine Robustheit aufweisen und bei kleinen Datenperturbationen trotzdem noch brauchbare Lösungen liefern. Dazu müssen geeignete Modelle für robuste ganzzahlige Optimierung entwickelt und in der Praxis getestet werden. Weiters wird angestrebt, hochqualifizierte junge Wissenschaftler heranzubilden, mit Schwerpunkt auf konvexer und ganzzahliger Optimierung. Dazu werden regelmäßig Fortbildungskurse für Doktoranden und Post-Docs angeboten. |
| Keywords: | Operations Research,, ganzzahlige Optimierung,, konvexe Optimierung |
| Short title: | n.a. |
| Period: | 01.01.2004 - 31.12.2010 |
| Contact e-mail: | - |
| Homepage: | http://www.ads.tuwien.ac.at/adonet/ |
Employees
| Employees | Role | Time period |
|---|---|---|
| Angelika Wiegele (internal) |
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| Tommy René Jensen (internal) |
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| Franz Rendl (internal) |
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Assignment
| Organisational unit | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Mathematik
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Categorisation
| Project type | Research funding (on request / by call for proposals) |
| Funding type | §27 |
| Research type |
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| Subject areas | |
| Research Cluster | No research Research Cluster selected |
| Gender aspects | 0% |
| Project focus |
Classification raster of the assigned organisational units:
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| working groups | No working group selected |
Cooperations
| Organisation | Address | ||
|---|---|---|---|
Université Catholique de Louvain (UCL)
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BE - 1348 Louvain-la-Neuve |
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Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
|
CH - 1015 Lausanne |
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Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
|
DE - 39016 Magdeburg |
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Dash Associates
|
GB
- NN7 3 BX
Blisworth |
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Universität zu Köln
|
DE - 50969 Köln |
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Technische Universität Wien
|
AT - 1040 Wien |
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Université Joseph Fourier Grenoble
|
FR - 38031 Grenoble |
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Faculdade de Ciencias da Universidade de Lisboa
|
PT - 1749-016 Lisboa |
||
Stichting Centrum voor Wiskunde en Informatica
|
NL - 1090 GB Amsterdam |
||
Eötvös University Budapest
|
HU - 1117 Ungarn |
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Consiglio Nazionale delle Ricerche
|
IT - 00185 Roma |
Research activities
| Projects | No related projects |
| Publications |
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| Events | No related events |
| Lectures |
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