Descrizione del progetto
Controllo e processo decisionale avanzati per i processi complessi
Il campo del controllo ottimo misto-intero (Mixed-Integer Optimal Control, MIOC) è in crescita, ma deve ancora affrontare domande senza risposta a causa della sua complessità e delle sue inefficienze. Il progetto SCARCE, finanziato dal CER, si propone di migliorare il controllo ottimo e il processo decisionale per i processi dinamici non lineari che si verificano nelle strutture di rete, approfondendo temi complessi come la decomposizione, il rilassamento, l’approssimazione, l’omogeneizzazione, i processi limitanti e le topologie deboli. L’obiettivo è scoprire metodi efficienti per stimare i costi diretti, sviluppare risolutori non lineari e creare politiche decisionali in grado di gestire l’incertezza in compiti di controllo critici con impatti sulla società. SCARCE mira a introdurre nuove teorie, sviluppare metodi di approssimazione numerica, implementare algoritmi nei software e condurre studi di prova. Le applicazioni di questa ricerca si estendono a vari campi, tra cui le reti energetiche, la logistica, le dinamiche di diffusione delle malattie e la biomedicina.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-COG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsIstituzione ospitante
38106 Braunschweig
Germania