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Semidefinite programs and discrete optimization

Semidefinite programs and discrete optimization

Franz Rendl (ORCID: 0000-0003-1578-9414)
  • Grant-DOI 10.55776/P12660
  • Förderprogramm Einzelprojekte
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.09.1997
  • Projektende 31.12.2001
  • Bewilligungssumme 107.265 €
  • Projekt-Website

Wissenschaftsdisziplinen

Mathematik (100%)

Endbericht

Diskrete Optimierung ist ein mächtiges Hilfsmittel bei Entscheidungsprozessen unter wirtschaftlichen Nebenbedingungen, wie optimaler Nutzung von Ressourcen. Für diese Art von Problemen gibt es allerdings keine universellen `kochrezeptartigen` Lösungsmethoden. Klassische Methoden verwenden Lineare Optimierung (LO). In den letzten Jahren hat sich allerdings auch Semidefinite Optimierung (SDO) als Verallgemeinerung von LO als sehr nützliche Alternative zur besseren Approximation der zugrundeliegenden ganzzahligen Probleme herausgestellt. Die besseren Resultate sind allerdings nur durch erheblichen Mehraufwand zu erzielen. Im Projekt sollte der SDO Zugang genauer ausgelotet werden. Die Grundziele des Projekts bestanden in den folgenden Punkten: Modellierung: Untersuchungen, die die Anwendbarkeit von SDO in der kombinatorischen Optimierung weiter vorantreiben. Algorithmen: Das Standardvehikel zur Lösung von SDO besteht im Einsatz von Inneren-Punkte Methoden. Es soll untersucht werden, inwieweit diese Methodik auch in der Praxis brauchbar ist. Large-Scale Probleme: Bei großen Problemen sind algorithmische Alternativen zur Inneren-Punkte Methode wichtig. In allen drei Bereichen konnten wesentliche Fortschritte erzielt werden. Der SDO Ansatz wurde insbesondere bei Clusterungsproblemen im Telekommunikationsbereich erfolgreich eingesetzt. Bei großen Problemen stellte sich eine Verbindung von Inneren-Punkte Methoden mit `Bundle Methoden` aus der nichtglatten Optimierung als bisher mächtigstes Hilfsmittel zur Behandlung `quadratischer Zuordnungsprobleme` heraus. Dies ist eines der schwierigsten kombinatorischen Optimierungsprobleme. Der wissenschaftliche Output ist dokumentiert in etwa 15 Publikationen und drei Doktorarbeiten. Die Projektmitarbeiter konnten die im Rahmen des Projekts erarbeiteten Kenntnisse auch für eine Verbesserung in ihrer beruflichen Karriere nutzen. Schließlich sei noch angemerkt, dass dieses Projekt als eines der ersten internationalen Forschungsprojekte den Zusammenhang von SDO und ganzzahliger Optimierung untersucht. Zwischenzeitlich sind bereits andere internationale Teams auf diesen Zug aufgesprungen.

Forschungsstätte(n)
  • Technische Universität Graz - 100%

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