Der Lehrstuhl für Numerische Optimierung beschäftigt sich mit vielfältigen Arten von Optimierungsproblemen. Zu diesen gehören:

  • Nonlinear Optimization
  • Multiobjective Optimization
  • Nonsmooth Optimization
  • Discrete Optimization
  • Stochastic Optimization
  • Optimal Control of Complex Dynamical Systems

Ziel ist es, neue algorithmische Ansätze zu entwickeln, zu analysieren und zu validieren, insbesondere in Fällen, in denen die Optimierungsprobleme durch partielle Differentialgleichungen bestimmt werden. Da die zugrundeliegenden numerischen Lösungsverfahren zu umfangreichen Problemen führen, die numerisch zu bewältigen sind, werden Methoden reduzierter Ordnung (insbesondere Proper Orthogonal Decomposition und Reduced-Basis) eingesetzt, um die komplexen Probleme durch "kleinere" zu ersetzen. Anschließend wird eine a-posteriori-Fehleranalyse entwickelt und deren rechnerisch effiziente Implementierung realisiert.

Ein weiteres Thema ist die Optimierung dezentraler Energieversorgungssysteme. Hierbei arbeiten wir mit lokalen Entscheidungsträgern, aber auch mit anderen Fachbereichen der Universität Konstanz zusammen, um den Klimaschutz vor Ort optimal umzusetzen.

Auch unsere Forschung wird hauptsächlich von unseren aktuellen Projekten angetrieben.