Numerische Algorithmen für die hierarchische Optimierung bei der Schätzung von Parametern in zustands- und steuerungsbeschränkten Optimalsteuerungsproblemen.

• Antragsteller: Professor Dr. Hans Georg Bock; Dr. Johannes Schlöder
• Fachliche Zuordnung: Mathematik
• Förderung: Förderung von 2013 bis 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 242358572

• Erstellungsjahr: 2018

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Im Projekt “Numerische Algorithmen für die hierarchische Optimierung bei der Schätzung von Parametern in zustands- und steuerungsbeschränkten Optimalsteuerungsproblemen“ wurden mathematische Aufgaben untersucht, die bei der quantitativen Modellierung von in der Natur beobachteten dynamischen Prozessen vorkommen, und neue Algorithmen entwickelt, um solche Schätzprobleme bei konkreten Anwendungen lösen zu können.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• “Efficient numerical methods for hierarchical dynamic optimization with application to cerebral palsy gait modeling.” Dissertation, Universität Heidelberg, 2014
  K. Hatz
  (Siehe online unter https://doi.org/10.11588/heidok.00016803)
• “pySLEQP: A Sequential Linear Quadratic Programming Method Implemented in Python.” In: Modeling, Simulation and Optimization of Complex Processes. Ed. by H. G. Bock, H. X. Phu, R. Rannacher, and J. P. Schlöder. Springer Verlag, pp. 103–113, 2017
  F. Lenders, C. Kirches, and H. G. Bock
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/978-3-319-67168-0_9)
• “Numerical Methods for Mixed-Integer Optimal Control with Combinatorial Constraints.” Dissertation, Universität Heidelberg, 2018
  F. Lenders
  (Siehe online unter https://doi.org/10.11588/heidok.00024070)