Workshop  /  12. November 2020  -  13. November 2020

Applications of Semi–Infinite Optimization

Die semi-infinite Optimierung, d.h. das Lösen von Optimierungsproblemen mit unendlich vielen Nebenbedingungen (SIP), wurde in den letzten Jahrzehnten intensiv erforscht. Fortschritte in der Computertechnologie haben die SIP-Techniken erheblich verbessert. Einerseits wurden infolge dessen verstärkt Lösungsmethoden für diese Problemklasse entwickelt und verfeinert. Andererseits sind dadurch hochdimensionale Probleme, wie sie in der Praxis häufig auftreten, rechenbar geworden. Damit hat sich das Anwendungsspektrum erheblich erweitert, und die semi-infinite Optimierung konnte in den letzten Jahren zunehmend auf praktische Probleme angewandt werden.

Zusätzlich zu den Standardanwendungen der semi-infiniten Optimierung wie Modellapproximation, Design Centering, robuste Optimierung und optimale Steuerung wurden in letzter Zeit SIP-Techniken im maschinellen Lernen, in der modellbasierten Versuchsplanung, bei Abdeckungsfragestellungen und bei der gemischt stochastisch-robusten (probusten) Optimierung eingesetzt. Dabei haben SIP-Methoden direkten Einzug in Anwendungsbereiche wie der Produktportfolio-Optimierung und der Verfahrenstechnik gefunden.

Der ein­ein­halbtägige Workshop soll die Möglichkeit bieten, den Einsatz der semi-infiniten Optimierung in der Praxis mit herausragenden internationalen Wissenschaftlern sowie Anwendungsexperten zu diskutieren. 

Aufgrund der Entwicklungen bezüglich der Ausbreitung des Coronavirus in Deutschland wurde der Workshop auf den 12. und 13. November 2020 verschoben. Urspünglich war die Veranstattung für den 14. und 15. Mai 2020 geplant. 

Call for Talks

Wenn Sie einen Vortrag zu Methoden oder Anwendungen der semi-infiniten Optimierung halten möchten, sind Sie herzlich dazu eingeladen. Die Vortragszeit beträgt 20 Minuten + 5 Minuten Diskussion. Bitte reichen Sie den Titel und eine Kurzbeschreibung (max. 1.000 Zeichen) Ihres Vortrags bis zum 30. September 2020 über unser Online-Anmeldeformular ein.