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Forschungsprofil

Im Mittelpunkt unserer Forschungsaktivitäten stehen stochastische Methoden des Operations Research.

Dies bedeutet, dass wir Modelle für die Beschreibung technischer und ökonomischer Fragestellungen entwickeln, bei denen zufällige (oder unbekannte) Einflüsse eine wesentliche Rolle spielen. Hier versagen deterministische Optimierungsansätze, so dass eine stochastische Modellierung notwendig wird. Aus den entsprechenden Modellen können dann wesentliche Merkmale und Kenngrößen so wie optimale Verhaltensweisen abgeleitet werden.

Unsere Foschungsaktivitäten konzentrieren sich aktuell auf folgende Anwendungsgebiete mit zugehörigen Problemstellungen:

  • Airline Revenue Management 

    • Passenger and Cargo Capacity Control
    • Dynamic Pricing
    • Demand Driven Dispatch
  • Health Care 

    • Patient Scheduling
    • Queuing Models
    • Medical Test Design
    • Clinical Decision Making

 

Zur Modellierung und Lösung dieser komplexen Problemstellungen wenden wir schwerpunktmäßig folgende Methoden an:

  • Markov Decision Processes (MDP)
  • MDPs with non-standard optimality criteria
  • Partially-observable and Semi-MDPs
  • Approximate dynamic programming
  • Reinforcement learning
  • Optimality of simply structured decision functions

 

Detailliertere Informationen zu den Forschungsaktivitäten finden Sie auf den Mitarbeiterseiten.