Am 10. September 2026 hat unser Kollege Gioni Mexi (AISST/IOL) seine Dissertation mit dem Titel „The Two Faces of Mixed-Integer Programming: Primal and Dual Progress” erfolgreich an der Technischen Universität Berlin verteidigt. In seiner Arbeit beschäftigt sich Gioni Mexi mit den zwei Seiten der gemischt-ganzzahligen Optimierung – dem schnellen Finden guter Lösungen und dem Lernen aus unzulässigen Teilproblemen. Auf der primalen Seite entwickelt er zwei Heuristiken, die effizient qualitativ hochwertige Lösungen finden. Auf der dualen Seite verbessert er die Konfliktanalyse,...WEITERLESEN
Der Artikel “Convex mixed-integer optimization with Frank–Wolfe methods” von Deborah Hendrych, Hannah Troppens, Mathieu Besançon und Sebastian Pokutta vom Interactive Optimization and Learning Lab am ZIB und der TU Berlin wurde als Outstanding Paper of the Year 2025 des Journals Mathematical Programming Computation (MPC), dem führenden Journal für Computational Mathematical Optimization, das in Zusammenarbeit mit der Mathematical Optimization Society veröffentlicht wird, ausgezeichnet. Mathieu Besançon ist inzwischen als Fakultätsmitglied an das Inria-Zentrum an der Université Grenoble Alpes gewechselt. Die gemischt-ganzzahlige nichtlineare Optimierung umfasst eine breite Klasse...WEITERLESEN
Wir gratulieren Jaap Pedersen herzlich zur erfolgreichen Verteidigung seiner Dissertation “Optimized Network Topology Design For Future Energy Infrastructure”, die er am 9. Juli 2026 an der Technischen Universität Berlin abgelegt hat! In seiner Arbeit widmet sich Jaap Pedersen der Entwicklung hochmoderner mathematischer Modelle und Lösungsalgorithmen zur Planung zukünftiger Energieinfrastrukturen. Im Zentrum seiner Arbeit stehen zwei innovative mathematische Optimierungs-Tools, die komplexe Planungsaufgaben durch algorithmische Methoden bewältigen: FlyingSCIPJack: Dieses Tool kombiniert Steinerbaummodelle für die optimale Platzierung von Turbinen in Windparks mit dem...WEITERLESEN
