Student Projects

OPTIMIZE: Algorithmen und Optimierung für Nachhaltigkeit

Wintersemester 2025/26

Dieses Projekt widmet sich praxisnahen Herausforderungen im Bereich der Nachhaltigkeit und untersucht, wie Algorithmen und Optimierungstechniken zur Lösung globaler Probleme beitragen können. Es stehen drängende Fragestellungen wie nachhaltige Transportlogistik, effiziente Lebensmittellogistik und die Optimierung von Energieverbrauch in Haushalten und Unternehmen im Fokus. Ziel des Projekts ist es, reale Probleme zu analysieren, mathematische Modelle zu entwickeln, passende Algorithmen zu entwerfen und diese zu implementieren und zu evaluieren, um nachhaltige und zukunftsorientierte Lösungen in verschiedenen Anwendungsbereichen zu fördern.

Last Mile Logistics: Modelle, Algorithmen und Optimierung

Wintersemester 2022/23

Dieses Projekt befasst sich mit anwendungsbezogenen Fragestellungen, welche in der „Logistik der letzten Meile“, Last Mile Logistics, auftauchen. Hierbei werden verschiedene Problemstellungen betrachtet wie z.B. Vehicle Routing, Inventory Management, sowie Scheduling- und Zuordnungsprobleme. Zudem sollen neue, innovative Ideen insbesondere für das Last-Mile Routing entwickelt werden. All diese Problemstellungen sollen theoretisch sowie praktisch bearbeitet werden: Dies beinhaltet unter anderem Modellierung, Algorithmenentwurf, Implementierung, Evaluation und Visualisierung aber auch spieltheoretische und graphentheoretische Konzepte. Oft werden dabei klassische Optimierungsverfahren wie Heuristiken, ILP-Solver oder Approximationsalgorithmen benutzt, jedoch sollen auch neue Konzepte wie Lernverfahren (Machine Learning) und Vorhersagen integriert werden.
last-mile
electricroads

Shared Mobility: Modelle, Algorithmen und Optimierung

Masterprojekt Winter 2018

Inhalt dieses Projekts ist die Untersuchung von Anforderungen an IT-Unterstützungssysteme im Bereich der Shared Mobility. Es soll ein Überblick über aktuelle algorithmische Trends und Fragestellungen im Bereich der Shared Mobility, insbesondere E-Car-Sharing, gewonnen werden. Wir werden uns mit dem Aufstellen eigener Modelle für ausgewählte Optimierungsprobleme sowie mit der Entwicklung und Implementierung geeigneter Lösungsmethoden beschäftigen. Mögliche Schwerpunkte umfassen insbesondere, aber nicht ausschließlich, Heuristiken, Kombinatorische Optimierungsalgorithmen und Ganzzahlige Lineare Optimierung. Die entwickelten Lösungsverfahren sollen vor allem theoretisch (Worst-Case-Analyse und Kompetitivitätsanalyse) untersucht und ausgewertet werden, aber auch die Evaluation anhand von Praxisdaten ist möglich. Zur Unterstützung bei der Kalibrierung der Optimierungsprobleme sollen Parameter mittels Machine Learning bestimmt werden.

Nach einem Semester intensiver Arbeit ist das Projekt nun zu Ende. Auf dieser Webseite berichten die Studenten von ihrem Projekt.