optimierungsbasierter

Optimierungsbasierte Methoden beziehen sich auf Ansätze, Modelle oder Systeme, die auf mathematischen Optimierungsproblemen beruhen, um Lösungen zu finden. Sie formulieren Zielsetzungen wie Kostenminimierung oder Gewinnmaximierung sowie Nebenbedingungen als Optimierungsmodell, das mit geeigneten Algorithmen gelöst wird. Im Gegensatz zu heuristischen oder regelbasierten Verfahren streben optimierungsbasierte Ansätze formale Optimalität oder deren Näherung an, sofern das Modell zutreffend ist.

Anwendungsfelder umfassen Operations Research, Produktions- und Lieferkettenmanagement, Logistik, Energiesysteme, Verkehr, Telekommunikation, Wirtschaftswissenschaften und maschinelles Lernen. Typische Problemklassen sind lineare Programmierung, ganzzahlige Programmierung, nichtlineare Programmierung, konvexe Optimierung, dynamische Programmierung sowie stochastische und robuste Optimierung. Typische Anwendungen reichen von Ressourcenallokation, Terminplanung und Netz- bzw. Infrastrukturdesign bis zu Portfolioauswahl sowie Hyperparameter- bzw. Trainingsoptimierung in Lernsystemen.

Vorteile optimierter Ansätze liegen in potenziell optimalen oder gut bekannten Lösungen, der Transparenz der Ziel- und Randbedingungen und der Reproduzierbarkeit. Nachteile umfassen hohen Rechenaufwand bei großen oder komplexen Problemen, Abhängigkeit von der Qualität des Modells und von Datenannahmen sowie Empfindlichkeit gegenüber Unsicherheit. Oft werden hybride Ansätze genutzt, die optimierungsbasierte Modelle mit Heuristiken oder approximativen Verfahren kombinieren.