Laufende Drittmittel-Projekte

Learning to Optimize: Dynamische Komplexe Routenoptimierung für Fahrzeugflotten

Während die Tourenplanung für kleine bis mittlere Fahrzeugzahlen seit langem mit Methoden des klassischen Operations Research zuverlässig gelöst wird, stellen Probleme mit mehr als 100 Fahrzeugen sowie komplexen Randbedingungen (relevant im Bereich von Logistikunternehmen und Flotten großer mobiler Pflegedienste) Herausforderungen dar, die in der Regel sehr lange Rechenzeiten erfordern und oft nur näherungsweise gelöst werden können. Hinzu kommt, dass aufgrund sich ändernder Bedingungen (z.B. Integration neuer Kunden, längere Fahrzeiten durch erhöhten Verkehr, unbekannte Baustellen oder Unfälle) eine Neuplanung oft nur im Einzelfall nach Bedarf durchgeführt werden kann. Wird ein dynamisches Tourenplanungsproblem durch Neuplanung gelöst, führt dies oft zu Tourenplänen, die weit vom Optimum entfernt sind und daher ein großes Verbesserungspotential aufweisen.
Das Projekt zielt auf die effektive und innovative Kombination von klassischen Optimierungsmethoden des OR und Techniken der Künstlichen Intelligenz (KI) ab. Für die Lösung dynamischer Tourenplanungen mit vielen Attributen und komplexen Randbedingungen soll das Lernen aus vorhandenen Daten und Erfahrungen genutzt werden, um die Qualität der Lösungen zu verbessern. Der Kern des Projekts basiert auf einem parallelen Ansatz, bei dem maschinelles Lernen eingesetzt wird, um klassische OR-Methoden zu beschleunigen und Korrekturen und Neuplanungen in nahezu Echtzeit durchzuführen. Andererseits sollen OR-Methoden KI-basierte Ansätze unterstützen, um die Qualität der erzielten Lösungen zu sichern. Dazu werden Planungsdaten verschiedener Industriepartner analysiert und auf dieser Basis geeignete Lösungsmethoden entwickelt, die dann kontinuierlich angepasst und verbessert werden.

Projekthomepage

Der ausführliche Bericht von NDR 1 über das gemeinsame Forschungsprojekt von Prof. Dr. Julia Rieck und Prof. Dr. Lars Schmidt-Thieme ist hier zu finden.

Laufzeit: Mai 2020 - Okt 2022

Konsortium und Mitwirkende:

ProXLab

ProXLab – Das praxisorientierte Austausch- und Erprobungsökosystem für Studierende, Absolventen und Arbeitgeber aus der Region Leine-Weser

Vision: Die universitätsnahe Zukunftsagentur ProXLab verbindet IT-Fach- und -Führungskräfte von morgen mit visionären Fach- und Führungskräften von heute. Gemeinsam gestalten und leben wir den digitalen Wandel in der Region Hildesheim.

Mission: Durch unsere Angebote schärfen wir die Fachkräfteprofile von IT-Studierenden und -AbsolventInnen der Universität Hildesheim und forcieren den Dialog zwischen den IT-Studierenden,  AbsolventInnen und ArbeitgeberInnen aus der Region.

Teilziele: Dafür entwickeln und erproben wir neue praxisnahe Kurs- und Veranstaltungsformate, gestalten und evaluieren Instrumente für ein begleitendes Coaching, erfassen eingesetzte Raum- und Arbeitsressourcen und streben Vernetzung und Verstetigung an.

Projekthomepage

Laufzeit: Juli 2020 - Sep 2022

Konsortium und Mitwirkende:

Innovation plus

Basismodul: „Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten“ inklusive „Methodenwerkstatt Geschichte“

Das Projekt zielt auf die Erstellung und Erprobung von E-Learning-Tools für die Aufgabenkomplexe „Recherchieren im 21. Jahrhundert“, „Entwicklung einer Forschungsfrage“ und „Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten“ ab.

Ziel des Projektes ist: Die Studierenden erhalten mit Hilfe von Bausteinen und E-Learning-Tools die Möglichkeit, selbstreguliert und selbstbestimmt das wissenschaftliche Arbeiten zu erlernen, die für die eigenen Stärken am besten geeigneten Methoden auszuwählen sowie den eigenen Lernprozess zu reflektieren. Unterstützt wird die Online-Lehre durch Präsenz-Lehre, in der über das eigene Vorgehen diskutiert und die getroffenen Entscheidungen hinterfragt werden. Hierbei soll der lehrendenzentrierte Vermittlungsansatz in den Hintergrund gestellt werden und die Selbsterprobung und das Selbststudium gefördert werden.

Laufzeit: Juli 2022 - Dez 2022

Konsortium und Mitwirkende: