Seminare

Die Seminar-Themen im kommenden Wintersemester 2022/23 sind wie folgt festgelegt:

Bachelor- und Masterseminar: “Recent advances in vehicle routing”

Die Themen unseres Bachelor- und Masterseminars für nächstes Semester sind eng miteinander verknüpft, was Potenzial für weitere interessante Diskussionen bietet.

Bachelorseminar:

In diesem Seminar lernen die Studierende die Grundzüge des Vehicle Routing Problems (VRP). Dieses bekannte Problem aus der Operations Research Domain hat ein breites Anwendungsgebiet über viele Industriebereiche hinweg und ist daher für die Forschung besonders interessant. In den letzten Jahren wurden zudem neue wichtige Erweiterungen des Problems betrachtet, wie etwa bezüglich Industrie 4.0, Automatisierung und IOT, automatisierte Datensammlung von drahtlosen Sensoren mithilfe eines Fahrzeugs und das Routing von Fahrzeugen in Kollaboration mit unbemannten Drohnen. Außerdem wurden enorme Fortschritte gemacht, um neue exakte und heuristische Lösungsverfahren zu entwickeln. Je nach Interesse vertiefen sich die Studierenden in einen der neuesten Lösungsansätze (exakt oder heuristisch) und untersuchen, wie sie diesen auf ein inte­ressantes Optimierungsproblem anwenden können, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.

Masterseminar:

In diesem fortgeschrittenen Seminar lernen die Studierende die Grundzüge des Vehicle Routing Problems (VRP). Dieses bekannte Problem aus der Operations Research Domain hat ein breites Anwendungsgebiet über viele Industriebereiche hinweg und ist daher für die Forschung besonders interessant. In den letzten Jahren wurden zudem neue wichtige Erweiterungen des Problems betrachtet wie etwa bezüglich Industrie 4.0, Automatisierung und IOT, automatisierte Datensammlung von drahtlosen Sensoren mithilfe eines Fahrzeugs und das Routing von Fahrzeugen in Kollaboration mit unbemannten Drohnen. Außerdem wurden enorme Fortschritte gemacht, um neue exakte und heuristische Lösungsverfahren zu entwickeln. Je nach Interesse vertiefen sich die Studierenden in einem der neuesten Lösungsansätze (exakt oder heuristisch) und untersuchen, wie sie diesen auf ein interessantes Optimierungsproblem anwenden können, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. Alternativ ist es auch möglich einen kleinen Literaturüberblick über ein spezifisches Thema zu erstellen und verschiedene Ansätze miteinander zu vergleichen.

Die KursteilnehmerInnen sind eingeladen, ein tieferes Verständnis für ihr Forschungsthema (siehe Themenliste) zu erlangen, indem sie eine Seminararbeit schreiben und ihre Ergebnisse im Abschlussworkshop des Kurses präsentieren. Zu jedem Thema erhalten die KursteilnehmerInnen einige Literaturvorschläge (z. B. aktuelle Zeitschriftenartikel oder ein Buchkapitel), die als Ausgangs­punkt für eine eigenständige wissenschaftliche Untersuchung dienen. Alle Themen werden in Gruppen von 2-3 Studierenden bearbeitet. Je nach Präferenz der Gruppe ist es möglich, individuelle Unterthemen des gemeinsamen Gruppenthemas zu formulieren.

Bachelorseminar (in Englisch):

1. The capacitated vehicle routing problem with time windows – recent applications and solution methods
2. The capacitated vehicle routing problem with truck and drone
3. The NG-route relaxation – A powerful solution approach for the vehicle routing problem

Masterseminar (in Englisch):

1. The capacitated vehicle routing problem with time windows – recent applications and solution methods
2. The capacitated vehicle routing problem with truck and drone
3. The NG-route relaxation – A powerful solution approach for the vehicle routing problem
4. An overview of heuristic solution procedures for the vehicle routing problem

Baldacci, R., Mingozzi, A. & Roberti, R. (2011). New Route Relaxation and Pricing Strategies for the Vehicle Routing Problem. Operations Research, 59(5), 1269–1283. doi.org/10.1287/opre.1110.0975

Cheng, C., Adulyasak, Y. & Rousseau, L.-M. (2020). Drone routing with energy function: Formulation and exact algorithm. Transportation Research Part B: Methodological, 139, 364–387. doi.org/10.1016/j.trb.2020.06.011

Desrochers, M., Desrosiers, J. & Solomon, M. (1992). A New Optimization Algorithm for the Vehicle Routing Problem with Time Windows. Operations Research, 40(2), 342–354. doi.org/10.1287/opre.40.2.342

Otto, A., Agatz, N., Campbell, J., Golden, B. & Pesch, E. (2018). Optimization approaches for civil applications of unmanned aerial vehicles (UAVs) or aerial drones: A survey. Networks, 72(4), 411–458. doi.org/10.1002/net.21818

Ralphs, T. K., Kopman, L., Pulleyblank, W. R. & Trotter, L. E. (2003). On the capacitated vehicle routing problem. Mathematical Programming, 94(2-3), 343–359. doi.org/10.1007/s10107-002-0323-0

Bachelor:

1. Interesse an quantitativen Methoden.
2. Fähigkeit, Optimierungsmodelle zu verstehen und eigene Optimierungsmodelle aufzustellen sowie ein Grundverständnis für Algorithmen. Diese Fähigkeiten werden z.B. in den Lehrveranstaltungen "Fundamentals of Management Science" und "Supply Chain & Operations Management" vermittelt.
3. Fließendes Verständnis von Texten in englischer Sprache (das Seminar findet auf Englisch statt)

Master:

1. Interesse an quantitativen Methoden.
2. Fähigkeit, Optimierungsmodelle zu verstehen und eigene Optimierungsmodelle aufzustellen sowie ein Grundverständnis für Algorithmen. Diese Fähigkeiten werden z.B. in den Kursen "Fundamentals of Business Analytics" und "Advanced Topics in Management Science" vermittelt.
3. Fließendes Verständnis von Texten in englischer Sprache (das Seminar findet auf Englisch statt)

1. Termin:
   • Auftaktveranstaltung am 01.07.2022, 12.30 Uhr, Ort wird noch bekanntgegeben.
   • Themen und Aufgaben (17. – 22. Oktober 2022) und Kick-Off:
     • Vorstellung der Themen, Vorstellungsrunde, Auswahl der Themen und Gruppen
     • Tipps zum Verfassen einer guten wissenschaftlichen Arbeit
2. Termin:

   • Zwischenpräsentation (14. – 22. November 2022)

   • Präsentationen, Projektzeitpläne, Feedbackrunde, Tipps zur akademischen Präsentation

3.  Termin:

   • Fragestunde/Arbeitsfortschritt vorstellen (5. – 10. Dezember 2022)

   • Zeit für Beratung

4.  Termin:

   • Abschlusspräsentation (23. – 27. Januar 2023)

   • 15 min. Präsentation, Peer Reviews

Abgabe der Seminararbeit: 1. Februar 2023

Die Seminar-Themen im kommenden Sommersemester 2022 sind wie folgt festgelegt:

Bachelorseminar: “Exploring metaheuristic algorithms”

Masterseminar: “Advanced topics in the design and application of metaheuristic algorithms”

Die Themen unseres Bachelor- und Masterseminars für nächstes Semester sind eng miteinander verknüpft, was Potenzial für weitere interessante Diskussionen bietet.

Viele reale Planungsprobleme - von der Einsatzplanung von Robotern in der Katastrophenhilfe bis hin zur Planung komplexer digitaler Fabriken - erfordern die Unterstützung durch intelligente (programmierte) Computer. In der Praxis verwenden diese Computer in der Regel metaheuristische Algorithmen - eine leistungsstarke, universelle Methode, die auf eine breite Klasse von Optimierungsproblemen angewandt werden kann, vom Ingenieurwesen bis zur Betriebsplanung. Die Themen unserer Seminare beleuchten verschiedene Aspekte der Anwendung sowie der wissenschaftlichen Forschung zu metaheuristischen Algorithmen. Je nach Interesse vertiefen sich die Studierenden in einem der neuesten metaheuristischen Ansätze und untersuchen, wie sie diesen auf ein interessantes Optimierungsproblem anwenden können, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. Die Studierenden können auch in eine der spannenden und relevanten, aber noch ungelösten Forschungsfragen im Bereich des Entwurfs metaheuristischer Algorithmen eintauchen, vorhandenes Wissen zusammenfassen und versuchen, die wissenschaftliche Grenze mit einem eigenen Beitrag voranzutreiben. Beispiele für solche formalen Fragen sind: "Wie kann man garantieren, dass ein metaheuristischer Algorithmus effizient über eine exponentielle (riesige) Anzahl vielversprechender Lösungen sucht?", "Können wir vorhersehen, bei welchen Problemtypen bestimmte Klassen von Metaheuristiken versagen / besonders gute Ergebnisse liefern?".

Die KursteilnehmerInnen sind eingeladen, ein tieferes Verständnis für ihr Forschungsthema (siehe Themenliste) zu erlangen, indem sie eine Seminararbeit vorbereiten und ihre Ergebnisse im Abschlussworkshop des Kurses präsentieren. Zu jedem Thema erhalten die KursteilnehmerInnen einige Literaturvorschläge (z. B. aktuelle Zeitschriftenartikel oder ein Buchkapitel), die als Ausgangspunkt für eine eigenständige wissenschaftliche Untersuchung dienen. Alle Themen werden in Gruppen von 2-3 Studierenden bearbeitet. Je nach Präferenz der Gruppe ist es möglich, individuelle Unterthemen des gemeinsamen Gruppenthemas zu formulieren.

Beispielthemen Master Seminar (in Englisch):

1. Essay on very large neighborhood techniques
2. A unifying view on metaheuristics: From evolutionary algorithms to iterative local search
3. What we know about the performance of the metaheuristics: Status quo on the formal analysis and beyond
4. Planning drone deployment in medical care: Problem formulations and state-of-the-art algorithms

Beispielthemen Bachelor Seminar (in Englisch):

1. Evolutionary algorithms for some optimization problem from modern scheduling or logistics
2. Self-learning metaheuristic algorithms: Overview on strategies and algorithmic ideas
3. Review on promising neighborhood formulations for scheduling problems

Ahuja, R. K., Ergun, A., Orlin, J. B., & Punnen, A. P. (2002). A survey of very large-scale neighborhood search techniques. Discrete Applied Mathematics 123(1):75–102.

Gendreau, M., & Potvin, J.-Y. (Eds.) (2010). Handbook of Metaheuristics. Springer: Berlin.

Neumann, F., & Witt, C. (2010). Bioinspired Computation in Combinatorial Optimization – Algorithms and Their Computational Complexity. Springer: Berlin.

Und weitere aktuelle Publikationen...

Bachelor:

1. Interesse an quantitativen Methoden.
2. Fähigkeit, Optimierungsmodelle zu verstehen und eigene Optimierungsmodelle aufzustellen sowie ein Grundverständnis für Algorithmen. Diese Fähigkeiten werden z.B. in den Lehrveranstaltungen "Fundamentals of Management Science" und "Supply Chain & Operations Management" vermittelt.
3. Fließendes Verständnis von Texten in englischer Sprache (das Seminar findet auf Englisch statt)

Master:

1. Interesse an quantitativen Methoden.
2. Fähigkeit, Optimierungsmodelle zu verstehen und eigene Optimierungsmodelle aufzustellen sowie ein Grundverständnis für Algorithmen. Diese Fähigkeiten werden z.B. in den Kursen "Fundamentals of Business Analytics" und "Advanced Topics in Management Science" vermittelt.
3. Fließendes Verständnis von Texten in englischer Sprache (das Seminar findet auf Englisch statt)

Auftaktveranstaltung: 28.01.2022 um 15:30 Uhr.

• Themen und Aufgaben (1-2 Wochen vor Beginn des Sommersemesters/ Anfang April)
• Termin 1 - Kick-off (Mitte April)
  • Vorstellung der Themen, Vorstellungsrunde, Auswahl der Themen und Gruppen
  • Tipps zum Verfassen einer guten wissenschaftlichen Arbeit
• Termin 2 - Zwischenpräsentation (Mitte Mai)
  • Präsentationen, Projektzeitpläne, Feedbackrunde,
  • Tipps zur akademischen Präsentation
• Termin 3 - Fragestunde/Arbeitsfortschritt vorstellen (Mitte Juni)
  • Zeit für Beratung
• Termin 4 - Abschlusspräsentation (Anfang Juli)
  •  15 min Präsentation, Peer Review
• Abgabe der Seminararbeiten (Mitte Juli)

Englische Formvorschriften und Vorlagen für Deckblatt bzw. Inhaltsverzeichnis finden Sie auf der englischen Version der Website.