Parameterschätzung mit (fast) deterministischer globaler Optimierung

• Antragsteller: Professor Alexander Mitsos, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Chemische und Thermische Verfahrenstechnik ; Mathematik
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 451008496

Computergestützte Systemverfahrenstechnik unterstützt Industrie und Medizin mit Prognosen auf der Grundlage von mathematischen Modellen. Zur Einschätzung der (Nicht-)Eignung des Modells müssen dabei deterministische globale Optimierungsmethoden für die Schätzung der Modellparameter verwendet werden. Allerdings können die etablierten deterministischen Löser derzeit nur verhältnismäßig kleine Probleme lösen. Daher möchten wir einen effizienten (fast) deterministischen globalen Optimierungsansatz für die Parameterschätzung im Falle großer Datensätze entwickeln. Wir nutzen dafür in einem Branch-and-Bound-Algorithmus ein einfaches Schätzproblem basierend auf einer Teilmenge des Datensatzes zur Lösung des vollständigen Problems, um den allgemeinen Rechenaufwand zu reduzieren. Wo nötig, werden wir den Datensatz des einfachen Problems schrittweise erweitern. Da einzelne Datenpunkte die globale Lösung beeinflussen können, ist unser Ansatz nur bis auf ein gewisses Konfidenzniveau deterministisch. Zukünftig wollen wir damit Modelle für komplexere Anwendungen, von Reaktionskinetiken industrierelevanter Prozesse bis hin zur Ausbreitung von Krankheiten, bestimmen können. Auch etablierte Löser anderer Gruppen können von unseren Resultaten profitieren, wenn sie unsere Methodik implementieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Niederlande
• Kooperationspartner: Professor Angelos Tsoukalas, Ph.D.