AG Optimierung und Optimale Steuerung
Leitung: Prof. Dr. Christof Büskens
Die AG Optimierung und Optimale Steuerung (2023)
Wir verfolgen das Ziel, modernste Algorithmen aus der mathematischen Forschung in die Anwendung zu transferieren. Dazu nutzen wir Methoden der nichtlinearen Optimierung sowie datenbasierte Verfahren der Künstlichen Intelligenz.
Aufgeteilt in spezialisierte Teams konzentrieren wir uns besonders auf folgende Anwendungsschwerpunkte:
Autonome Systeme
Hochgenaue und gleichzeitig effiziente Echtzeitregelung, präzise Umweltwahrnehmung durch Sensorfusion und eine intelligente Autonomie durch moderne KI-Algorithmen - diese Aufgaben stehen bei der Autonomisierung eines Robotiksystems im Zentrum aktueller Forschungsfragen. Unter anderem am Beispiel des Autonomen Fahrens untersuchen und entwickeln wir neue Lösungsansätze für diese Themengebiete und erproben diese auf realen Prototypen.
Hochgenaue und gleichzeitig effiziente Echtzeitregelung, präzise Umweltwahrnehmung durch Sensorfusion und eine intelligente Autonomie durch moderne KI-Algorithmen - diese Aufgaben stehen bei der Autonomisierung eines Robotiksystems im Zentrum aktueller Forschungsfragen. Unter anderem am Beispiel des Autonomen Fahrens untersuchen und entwickeln wir neue Lösungsansätze für diese Themengebiete und erproben diese auf realen Prototypen.
Energie und Umwelt
(Leitung: Malin Lachmann)
Von der verbesserten Ausnutzung erneuerbarer Energie über die Reduktion von CO2 bis hin zur Optimierung bestehender Prozesse in konventionellen Kraftwerken - in dieser Domain befassen wir uns mit aktuellen und anwendungsnahen Forschungsfragen aus den Gebieten Energie und Umwelt. So vielfältig die Anwendungen, so unterschiedlich sind auch die Lösungsansätze aus unserer mathematischen Expertise in den Bereichen Parameteridentifikation, datengetriebene Modellierung, Optimierung und Optimalsteuerung.
Von der verbesserten Ausnutzung erneuerbarer Energie über die Reduktion von CO2 bis hin zur Optimierung bestehender Prozesse in konventionellen Kraftwerken - in dieser Domain befassen wir uns mit aktuellen und anwendungsnahen Forschungsfragen aus den Gebieten Energie und Umwelt. So vielfältig die Anwendungen, so unterschiedlich sind auch die Lösungsansätze aus unserer mathematischen Expertise in den Bereichen Parameteridentifikation, datengetriebene Modellierung, Optimierung und Optimalsteuerung.
Maritim & Logistik
(Leitung: Dr. Christine Eis)
Sichere und effiziente maritime Logistik bei steigender Komplexität innerhalb globaler Märkte ist das Ziel dieser Domain. Mathematische Forschung aus unseren Kernbereichen optimale Steuerung, parametrische Sensitivitätsanalyse, Modellierung und Parameteridentifikation hilft dabei, diese Komplexität zu verstehen. Als Bindeglied zwischen mathematischer Forschung und unseren Partnern aus dem Bereich Maritim & Logistik ermöglichen wir Innovationen und legen mit Assistenz- und Automatisierungssystemen die Grundlage für eine moderne maritime Wirtschaft.
Sichere und effiziente maritime Logistik bei steigender Komplexität innerhalb globaler Märkte ist das Ziel dieser Domain. Mathematische Forschung aus unseren Kernbereichen optimale Steuerung, parametrische Sensitivitätsanalyse, Modellierung und Parameteridentifikation hilft dabei, diese Komplexität zu verstehen. Als Bindeglied zwischen mathematischer Forschung und unseren Partnern aus dem Bereich Maritim & Logistik ermöglichen wir Innovationen und legen mit Assistenz- und Automatisierungssystemen die Grundlage für eine moderne maritime Wirtschaft.
Creative Unit
Die Erschließung innovativer Forschungsfelder im Bereich der direkten Optimierung sowie die Entwicklung zuverlässiger numerischer Methoden bilden den Kern dieser Domain. Unsere Forschungsinteressen reichen von Parameter- und Systemidentifikation für dynamische Systeme über Deep Learning und künstliche neuronale Netze bis hin zu optimaler Steuerung und Regelung sowie parametrischer Sensitivitätsanalyse.
Die Erschließung innovativer Forschungsfelder im Bereich der direkten Optimierung sowie die Entwicklung zuverlässiger numerischer Methoden bilden den Kern dieser Domain. Unsere Forschungsinteressen reichen von Parameter- und Systemidentifikation für dynamische Systeme über Deep Learning und künstliche neuronale Netze bis hin zu optimaler Steuerung und Regelung sowie parametrischer Sensitivitätsanalyse.
Luft- und Raumfahrt
(Leitung: Dr. Matthias Knauer)
Die Anwendung von Optimierungsmethoden auf unterschiedliche Aspekte der Luft- und Raumfahrt ist das Ziel dieser Domain. Dazu gehören zum Beispiel Trajektorienplanung für Rover und Raumfahrzeuge, Bestimmung geeigneter Konstellationen von Satelliten bis hin zu Softwareunterstützung für das Design von Bauteilen.
Die Anwendung von Optimierungsmethoden auf unterschiedliche Aspekte der Luft- und Raumfahrt ist das Ziel dieser Domain. Dazu gehören zum Beispiel Trajektorienplanung für Rover und Raumfahrzeuge, Bestimmung geeigneter Konstellationen von Satelliten bis hin zu Softwareunterstützung für das Design von Bauteilen.
Transfer
(Leitung: Dr.-Ing. Mitja Echim)
Dank des Portfolios an eigener Software konnten zahlreiche Drittmittelprojekte erfolgreich eingeworben werden, insbesondere im Verbund mit Industriepartnern. Dies prägte in den letzten Jahren die Entwicklung und das Profil der Arbeitsgruppe entscheidend. Ein wesentlicher Beitrag zum Wissenstransfer in die Industrie wird duch das neu gegründete Transferzentrum TOPAS realisiert.
Dank des Portfolios an eigener Software konnten zahlreiche Drittmittelprojekte erfolgreich eingeworben werden, insbesondere im Verbund mit Industriepartnern. Dies prägte in den letzten Jahren die Entwicklung und das Profil der Arbeitsgruppe entscheidend. Ein wesentlicher Beitrag zum Wissenstransfer in die Industrie wird duch das neu gegründete Transferzentrum TOPAS realisiert.
Unsere Methoden decken typische Aufgaben in einem Industrie- oder Forschungsprojekt ab
Numerische Software
Die fortwährende Weiterentwicklung der praxistauglichen Optimierungssoftware WORHP ist dabei das Aushängeschild der Arbeitsgruppe. Schließlich verlassen sich heute weltweit über 2000 wissenschaftliche und industrielle Anwender bei der Lösung ihrer Optimierungsprobleme auf Software "made in Bremen". Insgesamt können wir den kompletten Methodenzyklus von Modellierung, Simulation, Identifikation, Optimierung und Optimaler Steuerung bis hin zur Regelung und anderen Echtzeitverfahren abbilden. Dabei unterstützen uns unser leistungsstarker numerischer Löser für Optimalsteuerungsprobleme TransWORHP sowie der Algorithmus zur parametrischen Sensitivitätsanalyse WORHP Zen.Lehre
Dieser Methodenzyklus ist Bestandteil unserer Vorlesungen und findet sich in zahlreichen abgeschlossenen Bachelor-, Master- und Promotionsarbeiten wieder. Hier können die Studierenden bereits an der Universität zahlreiche Anknüpfungspunkte zu Fragestellungen in anwendungsnahen Themengebieten kennenlernen.Öffentlichkeitsarbeit
Schüler beim Forschertag Optimierung