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Zur Optimierung industrieller Prozesse können mathematische Verfahren eingesetzt werden, in die eine Zufallskomponente eingebaut ist. Um diese randomisierten Algorithmen wettbewerbsfähiger zu machen, ist das europaweite Forschungsprojekt ROAR-NET ins Leben gerufen worden. Prof. Dr. Boris Naujoks von der TH Köln ist eines von zwei deutschen Mitgliedern im Management Committee.
„Randomisierte Optimierungsalgorithmen zeichnen sich dadurch aus, dass sie bei der Suche nach der besten Lösung für ein gegebenes Problem auf Zufallskomponenten zurückgreifen. Ihr Einsatz ist noch nicht weit verbreitet, es dominieren die herkömmlichen, deterministischen Verfahren. Die Aufgabe unseres Projekts ist es, die Möglichkeiten dieser Methoden bekannter und einfacher zugänglich zu machen“, sagt Prof. Dr. Boris Naujoks vom Institut für Data Science, Engineering, and Analytics der TH Köln, der eine von sechs Arbeitsgruppen des Projektes leiten wird.
Bei deterministischen Verfahren, die ohne den Zufall arbeiten, sind die Parameter im Voraus bekannt und das zu lösende Problem muss meist an den vorgegebenen Optimierungsalgorithmus angepasst werden. Randomisierte Verfahren hingegen sind flexibler und damit schneller zu beschreiben und zu implementieren als ihre deterministischen Gegenstücke. „Soll beispielsweise das Design einer Schiffsschraube optimiert werden, erzeugt der randomisierte Algorithmus erst einmal Lösungen, die sicher nicht zufriedenstellend sind. Danach werden Komponenten dieser Lösung zufällig verändert. Verbessert sich das Ergebnis, geht es in diese Richtung weiter; wenn nicht, dann wird der Ansatz verworfen. So nähert sich der Algorithmus sukzessive einem Optimum an“, erläutert Naujoks.
Projektziel: Randomisierte Algorithmen für unterschiedliche Probleme
Das Forschungsprojekt ist in sechs Arbeitsgruppen gegliedert, in denen rund 150 Forschende aus ganz Europa jeweils Teilaspekte des Themas behandeln – etwa Problemmodellierung und Erfahrungen der Nutzer*innen oder Auswahl und Konfiguration des Algorithmus. Naujoks leitet die Arbeitsgruppe Benchmarking, die die Ergebnisse verschiedener randomisierter Algorithmen experimentell miteinander vergleichen wird und diese auch in Bezug zu deterministischen Verfahren setzt. „Durch die Zufallskomponente kann der gleiche Algorithmus bei zehn Durchläufen auch zehn verschiedene Ergebnisse liefern. Ziel des Benchmarkings ist es, robuste Algorithmen zu identifizieren, die möglichst oft valide Ergebnisse bringen und dabei leistungsstärker als deterministische Verfahren sind“, so Naujoks.
Am Ende der vierjährigen Projektlaufzeit möchte das Konsortium ein Paket an zuverlässigen Algorithmen bereitstellen. Nutzer*innen sollen dann auf einer Webseite auf Basis der Beschreibung des spezifischen Problems ein passendes Optimierungsverfahren finden.
Über das Projekt
Im Forschungsprojekt „Randomised Optimisation Algorithms Research Network“ (ROAR-NET) arbeiten Forschende aus 31 europäischen Ländern zusammen. Gefördert wird das Vorhaben von Oktober 2023 bis Oktober 2027 von der Initiative Europäische Zusammenarbeit in Wissenschaft und Technologie (The European Cooperation in Science and Technology – COST).
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Christian Sander
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