Promotionsthemen behandeln in der Regel komplexe mathematische Optimierungsprobleme, für die es bislang keine zufriedenstellenden Lösungsmethoden oder theoretischen Grundlagen gibt. Die Aufgabenstellungen resultieren häufig aus konkreten ingenieur- und naturwissenschaftlichen Fragestellungen oder aus Anwendungen in Industrie und Wirtschaft, können sich aber auch mit der Theorie gewisser Klassen von Optimierungsproblemen beschäftigen. Dabei interessiert sich unsere Arbeitsgruppe besonders für solche Optimierungsprobleme, bei denen partielle Differentialgleichungen als Nebenbedingungen auftreten. Dies ist z.B. bei der Optimierung von Strömungsprozessen und mechanischen Strukturen der Fall. Zudem werden in der Arbeitsgruppe neuartige Verfahren für nichtlineare und gemischt-ganzzahlige nichtlineare Optimierungsprobleme entwickelt.

• Model-guided Machine Learning
  Isabel Jacob (Prof. Ulbrich)
• Mixed-Integer Nonlinear Optimization of Heating Networks
  Lea Rehlich (Prof. Ulbrich und Prof. Pfetsch)
• Optimal Control and Generalized Nash Equilibrium Problems on Networks of Scalar Conservation Laws
  Marcel Steinhardt (Prof. Ulbrich)
• Mixed-integer nonlinear optimization methods for the robust optimization of renewable energy systems based on iron
  Elisa Corbean (Prof. Ulbrich)
• Robust Design Optimization of Electrical Machines with IGA
  Theodor Komann (Prof. Ulbrich)
• Optimal Control of Hyperbolic Systems of Conservations Laws
  Jannik Breitkopf