Prof. Dr. Daniel Schmand

Mitgliedschaften

• Stellv. Vorsitzender der Arbeitsgruppe 1 (Algorithmic Theory of Network Games) des European Network for Game Theory
• Mitglied im Wissenschaftsschwerpunkt Minds, Media, Machines
• Mitglied im Wissenschaftsschwerpunkt Logistik

Forschungsgebiete

• Algorithmische Spieltheorie
• Diskrete Optimierung
• Effiziente Algorithmen
• Optimierung unter Unsicherheiten

Projekte

1. hyBit: Hydrogen for Bremen's industrial transformation (01.09.2022 - 28.02.2026)

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

1. Graphentheorie (Sommersemester 2023)
2. Mathematisches Computerpraktikum (Wintersemester 2022/2023)
3. Algorithmic Game Theory (Wintersemester 2022/2023)
4. Algorithmische Spieltheorie und Optimierung (Proseminar / Seminar) (Sommersemester 2022)
5. Discrete Optimization (Sommersemester 2022)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

1. Prophet Inequalities Over Time (Florian Jonas)
2. Untersuchung von Lösungsheuristiken des Traveling Salesperson Problems auf Monotonie (Leonard Germer)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

1. P. Berenbrink, M. Hoefer, D. Kaaser, P. Lenzner, M. Rau, D. Schmand.
   Asynchronous Opinion Dynamics in Social Networks.
   21st International Joint Conference on Autonomous Agents & Multiagent Systems (AAMAS 2022), Auckland, Neuseeland.
   

   online unter: https://dl.acm.org/doi/10.5555/3535850.3535864

2. A. Abels, E. Pitschmann, D. Schmand.
   Prophet-Inequalities over Time.
   Zur Veröffentlichung eingereicht.

   online unter: https://arxiv.org/abs/2211.10471

3. T. Oosterwijk, D. Schmand, M. Schröder.
   Bicriteria Nash Flows over Time.
   18th International Conference on Web and Internet Economics (WINE 2022).
   

   DOI: 10.48550/arXiv.2111.08589

4. D. Schmand, M. Schröder, L. Vargas Koch.
   A greedy algorithm for the social golfer and the Oberwolfach problem.
   European Journal of Operational Research, 300(1):310-319, Elsevier, 2022.

   DOI: 10.1016/j.ejor.2021.09.018

5. D. Schmand.
   Recent Developments in Mathematical Traffic Models.
   Dynamics in Logistics, M. Freitag, H. Kotzab, N. Megow (Hrsg.), S. 71-78, Springer Verlag, 2021.

   DOI: 10.1007/978-3-030-88662-2_4