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Numerical algorithms for hierarchical optimization for estimating parameters in state and control constrained optimal control problems.

Subject Area Mathematics
Term from 2013 to 2018
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 242358572
 
Final Report Year 2018

Final Report Abstract

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.

Publications

  • “Efficient numerical methods for hierarchical dynamic optimization with application to cerebral palsy gait modeling.” Dissertation, Universität Heidelberg, 2014
    K. Hatz
    (See online at 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
    (See online at 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
    (See online at https://doi.org/10.11588/heidok.00024070)
 
 

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