Die INFORMS vergibt den George B. Dantzig Dissertation Award für herausragende Dissertationen zur Interaktion zwischen Wissenschaft und Industrie. Die Preisträger haben innovative und praxisrelevante Forschungsarbeiten im Bereich Operations Research oder Management Science vorgelegt. Daniel Rehfeldt schaffte es ins Finale mit seiner Dissertation zum Thema “Faster algorithms for Steiner tree and related problems: From theory to practice”. Die anderen Finalisten waren Anish Agarwal (MIT), Ruihao Zhu (MIT) und Su Jia (Carnegie Mellon University), der für seine Arbeit zum Thema “Learning and Earning Under Noise and Uncertainty” ausgezeichnet wurde. Der Preis wurde auf der INFORMS-Jahrestagung in Indianapolis vom 16. bis 19. Oktober verliehen.
Das Steiner-Baum-Problem in Graphen (SPG) ist eines der am meisten untersuchten Probleme der kombinatorischen Optimierung. Viele Anwendungen können als SPG oder eng verwandte Probleme modelliert werden. In seiner Arbeit führte Daniel viele neue algorithmische Komponenten zur Lösung von SPG ein, wie z.B. Reduktionstechniken, Schnittebenen, Graphentransformationen und Heuristiken – sowohl für SPG als auch für 14 verwandte Probleme. Viele dieser Methoden und Techniken haben sich als effektiver erwiesen als frühere Ergebnisse in der Literatur. Der in dieser Arbeit entwickelte Steiner-Baum-Löser SCIP-Jack (mit frei verfügbarem Quellcode für akademische Zwecke https://scipjack.zib.de/ ) ist in jeder der 15 Problemklassen schneller als alle anderen Löser aus der Literatur (einschließlich der problemspezifischen), oft um Größenordnungen. SCIP-Jack wird in mehreren Industrieprojekten eingesetzt, unter anderem beim Entwurf von Hochgeschwindigkeits-Internetnetzen in Deutschland.
Herzlichen Glückwunsch an Daniel und die anderen Finalisten!