Projektbeschreibung
Fortschritte in der Steuerung und Entscheidungsfindung bei komplexen Prozessen
Das Gebiet der gemischt-ganzzahligen optimalen Steuerung (Mixed-Integer Optimal Control, MIOC) wächst, aber aufgrund seiner Komplexität und Ineffizienzen gibt es immer noch unbeantwortete Fragen. Das Ziel des ERC-finanzierten Projekts SCARCE besteht darin, die optimale Steuerung und Entscheidungsfindung für dynamische, nichtlineare Prozesse zu verbessern, die in Netzwerkstrukturen auftreten. Die Arbeit befasst sich mit komplexen Themen wie Zerlegung, Relaxation, Approximation, Homogenisierung, Grenzprozessen und schwachen Topologien. Die Zielstellung lautet, effiziente Methoden für die Schätzung direkter Kosten, die Entwicklung nichtlinearer Löser und die Erstellung von Entscheidungsstrategien zu finden, die Unsicherheiten bei kritischen Steuerungsaufgaben mit gesellschaftlicher Bedeutung bewältigen können. Das SCARCE-Team plant, neue Theorien einzuführen, numerische Näherungsmethoden zu entwickeln, Algorithmen in Software zu implementieren und Konzeptnachweisstudien durchzuführen. Anwendungen dieser Forschung erstrecken sich auf verschiedene Bereiche, darunter Energienetze, Logistik, Dynamik der Ausbreitung von Krankheiten und Biomedizin.
Ziel
This project aims at making a breakthrough contribution in optimal control and decision making for nonlinear processes that take place on network structures and are dynamic in time and/or space. The setting has a wide range of potential domains of applicability, comprising thermal, electric, or fluid dynamics in energy networks, logistics, disease spreading dynamics, or cell signalling in biomedicine. The project will pursue the following objectives: To contribute new theory, to develop numerical approximation methods, to implement algorithmic methods in software, and to conduct proof-of-concept studies. Research in the young field of mixed-integer optimal control (MIOC) has recently seen increased momentum together with numerical approximation algorithms and control theory. Despite initial successes, key questions remain unsolved because of a lack of analytical understanding, a lack of tractable formulations, the unavailability of efficient solvers or the insufficiency of existing implementations. This project focuses on pivotal but poorly understood topics: decomposition, relaxation, and approximation; domains admitting homogenization and limiting processes using weak topologies; tractable approximations of direct costs of decisions; efficient distributed and parallel nonlinear solvers; and robustness of approximate nonlinear decision policies under uncertainty. These key issues appear systematically in a wide range of control tasks of high societal relevance. By addressing them, the project helps to bridge a persistent and pronounced gap in simulation & optimization practice. Due to non-trivial interactions emerging in theory and the unavailability of comprehensive algorithms, these topics cannot be suitably handled by merely combining the respective states of the art. A focused effort to decisively extend MIOC to optimal decisions for dynamics on networks is therefore a timely endeavour that will help to address the challenging demands of practitioners.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- NaturwissenschaftenInformatik und InformationswissenschaftenSoftware
- NaturwissenschaftenMathematikreine MathematikTopologie
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Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2022-COG
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsGastgebende Einrichtung
38106 Braunschweig
Deutschland