Description du projet
Améliorer le contrôle et la prise de décision pour les processus complexes
Le domaine de l’optimisation linéaire en nombres entiers mixtes (MIOC) est en pleine expansion, mais demeure confronté à des questions sans réponse en raison de sa complexité et de son manque d’efficacité. Le projet SCARCE, financé par le CER, entend améliorer le contrôle optimal et la prise de décision pour les processus dynamiques non linéaires se produisant sur des structures de réseau. Il aborde des thèmes complexes tels que la décomposition, la relaxation, l’approximation, l’homogénéisation, les processus limites et les topologies faibles. Son objectif est de découvrir des méthodes efficaces d’estimation des coûts directs, de développer des solveurs non linéaires et de créer des politiques de décision capables de gérer l’incertitude dans les tâches de contrôle critiques qui ont un impact sociétal. SCARCE ambitionne de proposer de nouvelles théories, développer des méthodes d’approximation numérique, déployer des algorithmes dans des logiciels et mener des études de validation de concept. Les applications de cette recherche s’étendent à divers domaines, notamment aux réseaux énergétiques, à la logistique, à la dynamique de propagation des maladies et à la biomédecine.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- sciences naturellesinformatique et science de l'informationlogiciel
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Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2022-COG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
38106 Braunschweig
Allemagne