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Zentrum für Technomathematik

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Prof. Dr. Christof Büskens

Leiter der AG Optimierung und Optimale Steuerung
Mitglied der Wissenschaftsschwerpunkte Minds, Media, Machines und MAPEX

Raum: MZH 7220
E-Mail: bueskens@math.uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63861
ORCID iD:  0000-0001-7385-4670

Forschungsgebiete

Leitung von Projekten

  1. TOPA³S - Transferzentrum für Optimierte, Assistierte, hoch-Automatisierte und Autonome Systeme (01.06.2019 - 30.11.2020)
  2. OPA³L - Optimal Assistierte, hoch Automatisierte, Autonome und kooperative Fahrzeugnavigation und Lokalisation (01.03.2019 - 14.02.2023)
  3. SmartDrive (01.11.2018 - 30.04.2020)
  4. GALILEOnautic 2 (01.10.2018 - 31.03.2021)
  5. AO-Car – Autonome, optimale Fahrzeugnavigation und -steuerung im Fahrzeug-Fahrgast-Nahbereich für den städtischen Bereich (seit 01.09.2016)
  6. GALILEOnautic (01.07.2016 - 30.06.2018)
  7. SmartFarm (seit 01.01.2016)
  8. HERCULES 2 (seit 01.05.2015)
  9. CAUSE-Cognitive Autonomous Subsurface Exploration (01.04.2015 - 30.09.2018)
  10. PIA-Parameter Identification Automotive (seit 01.01.2015)

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Numerik 2 (Sommersemester 2020)
  2. Oberseminar Optimierung & Optimale Steuerung (Sommersemester 2020)
  3. Reading Course zur Numerik (Sommersemester 2009)
  4. Numerik 1 (Wintersemester 2019/2020)
  5. Reading Course zur Numerik (Wintersemester 2019/2020)

betreute/begutachtete Dissertationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Entwicklung robuster Prognosen für ein Energiemanagementsystem anhand datenbasierter Modellierungsverfahren unter Berücksichtigung von Unsicherheiten (Francesca Jung)
  2. A Primal-Dual Augmented Lagrangian Penalty-Interior-Point Algorithm for Nonlinear Programming (Renke Kuhlmann)
  3. Dynamic Modeling and Implementation of Trajectory Optimization, Sensitivity Analysis, and Optimal Control (Anne Schattel)
  4. PDE-restringierte Optimierung in Anwendungen der spanenden Trockenbearbeitung (Heinrich Wernsing)
  5. On-board Trajectory Computation for Mars Atmospheric Entry based on Parametric Sensitivity Analysis of Optimal Control Problems (David Seelbinder)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  1. Physikalische und datenbasierte Modellierung einer Wärmepumpe im Vergleich (Miriam Wilks)
  2. Modellprädiktive Regelung einer Laufkatze mit linear-quadratischer Problemapproximation (Hanna Tormählen)
  3. Optimierung von Energienetzen druch Blindleistungseinspeisung -Wechselwirkung von Stromstärke und Spannung- (Marco Nittscher)
  4. Evaluierung dynamischer Fahrzeugmodelle (Dennis Hottendorff)
  5. Applying Deep Learning to Real Time, Simultaneous Detection and Recognition of Traffic Signs (Lennart Evers)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. M. Lachmann, J. Maldonado, W. Bergmann, F. Jung, M. Weber, C. Büskens.
    Self-Learning Data-Based Models as Basis of a Universally Applicable Energy Management System.
    Energies 2020, 13(8), 2084, 2020.

    DOI: 10.3390/en13082084

  2. A. Berger, M. Knauer, C. Büskens.
    Using Parametric Sensitivity Analysis to Determine Pareto Fronts in Multi-Objective Programming.
    30th European Conference On Operational Research (EURO 2019), 23.06.-26.06.2019.
  3. M. Knauer, C. Büskens.
    Real-Time Optimal Control Using TransWORHP and WORHP Zen.
    Modeling and Optimization in Space Engineering, G. Fasano, J. D. Pintér (Hrsg.), Springer Optimization and Its Applications, vol 144, S. 211-232, Springer Verlag, 2019.

    DOI: 10.1007/978-3-030-10501-3_9

  4. K. Schäfer, K. Flaßkamp, J. Fliege, C. Büskens.
    A Combined Homotopy-Optimization Approach to Parameter Identification for Dynamical Systems.
    PAMM, 19, 2019.

    DOI: 10.1002/pamm.201900266

  5. A. Folkers, M. Rick, C. Büskens.
    Controlling an Autonomous Vehicle with Deep Reinforcement Learning.
    Intelligent Vehicles Symposium, 09.06.-12.06.2019, Paris, Frankreich.
    Proceedings of the 30th IEEE Intelligent Vehicles Symposium, S. 2025-2031, 2019.

    Best Student Paper

    DOI: 10.1109/ivs.2019.8814124