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Best Paper Award des IEEE CEC '09 an Mitarbeiter des Lehrstuhls für Systemdynamik und Prozessführung

Auf dem diesjährigen IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC’09) in Trondheim (Norwegen) wurde der Beitrag “A Hybrid Multiple Populations Evolutionary Algorithm for Two-Stage Stochastic Mixed-Integer Disjunctive Programs” von Thomas Tometzki und Sebastian Engell (Lehrstuhl für Systemdynamik und Prozessführung) mit dem Best Paper Award ausgezeichet. Die CEC zählt zu den wichtigsten und größten Tagungen auf dem Gebiet der Evolutionary Computation. Zum diesjährigen Kongress, der vom 18. bis zum 21.5.2009 stattfand, gab es über 870 Einreichungen, über 400 Vorträge und Poster informierten über aktuelle Entwicklungen der evolutionären Optimierung.

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Der Beitrag von Thomas Tometzki und Sebastian Engell betrachtet Entscheidungen unter Unsicherheit. Dies bedeutet, dass nicht alle Informationen über zukünftige Entwicklungen bekannt sind, oder dass sich die Entscheidungsgrundlagen verändern können. Vor solchen Entscheidungsprozessen steht beispielsweise ein Materialdisponent, wenn er Material für die Produktion planen soll, aber die genaue Anzahl der Aufträge noch nicht kennt. Um solche Entscheidungen möglichst günstig zu treffen, werden verschiedene Szenarien für die Zukunft gleichzeitig betrachtet, beispielsweise hoher, niedriger oder mittlerer Auftragseingang. Man versucht dann, die nächsten Entscheidungen so zu treffen, dass auf die weiteren Entwicklungen möglichst gut reagiert werden kann. Für diese Aufgabenstellung entwickelten die Autoren einen neuen Algorithmus, der auf den Prinzipien der Evolution aufbaut. Der Algorithmus verwendet eine Anzahl von „Populationen“, Mengen von Lösungen, die sich wie Vogelarten auf unterschiedlichen Inseln getrennt voneinander entwickeln.
Neben Thomas Tometzki nahmen noch Sabine Piana und Maren Urselmann vom Lehrstuhl für Systemdynamik und Prozessführung an der Tagung teil. Maren Urselmann hielt einen Vortrag über “A Memetic Algorithm for Global Optimization in Chemical Process Synthesis”. Hierbei geht es um die optimale Strukturierung und Auslegung von Chemieanlagen, wobei eine Kombination von klassischer nichtlinearer Optimierung und evolutionären Algorithmen zum Einsatz kommt. Sabine Piana präsentierte einen Beitrag zum Thema „Constraint Handling in the Evolutionary Optimization of Pipeless Chemical Batch Plants” und erhielt einen IEEE CIS Outstanding Student Paper Travel Grant. Der Beitrag behandelt die optimale Steuerung von rohrlosen Anlagen, in denen die einzelnen Chargen von autonomen Fahrzeugen durch die Anlage zu verschiedenen Stationen bewegt werden.