Discrete Optimization

Prof. Dr. Johannes Thürauf

Die Discrete Optimization Forschungsgruppe entwickelt Algorithmen und Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen in verschiedenen Bereichen.

  • Optimierung unter Unsicherheiten
    Wir entwickeln Lösungsmethoden, die Unsicherheiten, z.B. unsichere Daten, in Optimierungsproblemen berücksichtigen. Unser Ziel ist es robuste, zuverlässige, resiliente oder adaptive Lösungen zu berechnen, die in verschiedenen Bereichen anwendbar sind, von resilienten Energienetzen bis hin zur Logistik.
  • Bilevel Optimierung
    Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Lösen von bilevel- und mehrstufigen Optimierungsproblemen, die es ermöglichen hierarchische Entscheidungsprozesse zu modellieren. Diese Optimierungsprobleme sind besonders relevant in zahlreichen Anwendungsbereichen, beispielsweise in Bereich des maschinellen Lernens.
  • Optimierung und darüber hinaus
    Außerdem forschen wir im Bereich nichtlinearer und ganzzahliger Optimierung, Netzwerkoptimierung, Graphalgorithmen und polyedrische Kombinatorik.
  • Verbindung von Theorie und Praxis
    Wir streben danach Theorie und Praxis zu verbinden, indem wir fortschrittliche Lösungsmethoden entwickeln, implementieren und auf reale Herausforderungen anwenden. Unsere Forschung legt großen Wert auf interdisziplinäre Zusammenarbeit und vereint Fachwissen aus verschiedenen Disziplinen, um gemeinsam komplexen Probleme unserer Zeit zu lösen.

Prof. Dr. Johannes Thürauf
Professur für Diskrete Optimierung

News

1.10.2026Unser Artikel A Computational Study for Solving Decision-Dependent Robust Problems as Bilevel Optimization Problems (gemeinsam mit Henri Lefebvre, Martin Schmidt, und Simon Stevens) ist nun in Optimization Letters veröffentlicht. Der Preprint ist auf Optimization Online und arXiv verfügbar.
19.8.2026Unser Preprint An Integer Programming Approach to Compute Lower Bounds for Ramsey Numbers Using Circulant Graphs (gemeinsam mit Stefano Coniglio, Ivana Ljubić, Fabio Furini, Emiliano Traversi und Pablo San Segundo) ist jetzt bei Optimization Online verfügbar.
19.6.2026Unser Preprint Robust Network Design for Potential-Based Flows with Controllable Elements (gemeinsam mit Kristina Rolsing) ist bei Optimization Online verfügbar.
1.6.2026Unser Preprint Calmness of the Solution-Set Mapping for Linear Bilevel and Pricing Problems (gemeinsam mit Henri Lefebvre, Anton Svensson und Martin Schmidt) ist online und bei Optimization Online verfügbar.
7.5.2026Unsere Kurzmitteilung On Coupling Constraints in Pessimistic Linear Bilevel Optimization (gemeinsam mit Dorothee Henke, Henri Lefebvre und Martin Schmidt) wurde zur Veröffentlichung im Journal of Optimization Theory and Applications angenommen.
27.4.2026Unser Preprint Robust Bilevel Optimization with a Wait-and-See Follower: A Column-and-Constraint Generation Approach (gemeinsam mit Henri Lefebvre) ist nun auf Optimization Online verfügbar.
8.4.2026Unser Artikel BOBILib: Bilevel Optimization (Benchmark) Instance Library (gemeinsam mit Thomas Kleinert, Ivana Ljubic, Ted Ralphs und Martin Schmidt) ist nun in Mathematical Programming Computation veröffentlicht (DOI: 10.1007/s12532-025-00294-y). Er ist Open Access. Sämtliche Instanzen, Lösungen und weitere Informationen sind unter https://bobilib.org verfügbar.
5.3.2026Unser Preprint Branch-and-Cut for Mixed-Integer Linear Decision-Dependent Robust Optimization (gemeinsam mit Henri Lefebvre, Simon Stevens und Martin Schmidt) ist nun auf Optimization Online verfügbar.
2.3.2026Unser Artikel Column Generation in Column-and-Constraint Generation for Adjustable Robust Optimization with Interdiction-Type Linking Constraints (gemeinsam mit Henri Lefebvre und Martin Schmidt) ist nun in Mathematical Programming Computation veröffentlicht (DOI: 10.1007/s12532-025-00300-3); die aktuellste Version ist auch auf Optimization Online verfügbar.
24.2.2026Unser Artikel Learning the Follower’s Objective Function in Sequential Bilevel Games (mit Ioana Molan und Martin Schmidt) ist nun in Mathematical Methods of Operations Research veröffentlicht. Er ist Open Access (DOI: 10.1007/s00186-025-00908-0), und die aktuellste Version ist ebenfalls über Optimization Online verfügbar.
29.1.2026Unsere Übersicht Potential-Based Flows – An Overview (gemeinsam mit Marc E. Pfetsch, Martin Skutella und Martin Schmidt) ist nun auf Optimization Online verfügbar.

Team

Lukas Gläser

Doctoral Researcher

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Dann wende dich an die Discrete Optimization Forschungsgruppe.

 discrete-optimization@utn.de