TY - JOUR A1 - Steglich, Mike T1 - CMPLServer - An open source approach for distributed and grid optimisation JF - Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik N2 - This paper describes CMPLServer, an XML-RPC-based web service for distributed and grid optimisation for CMPL (Coin|Coliop Mathematical Programming Language) which is a mathematical programming language as well as a system for mathematical programming and optimisation of linear optimisation problems. KW - mathematical modelling language KW - distributed and grid optimisation Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-5875 SN - 2296-4592 VL - 4 SP - 9 EP - 22 ER - TY - CHAP A1 - Lindner, Niels A1 - Liebchen, Christian T1 - New Perspectives on PESP: T-Partitions and Separators T2 - 19th Workshop on Algorithmic Approaches for Transportation Modelling, Optimization, and Systems (ATMOS 2019) N2 - In the planning process of public transportation companies, designing the timetable is among the core planning steps. In particular in the case of periodic (or cyclic) services, the Periodic Event Scheduling Problem (PESP) is well-established to compute high-quality periodic timetables. We are considering algorithms for computing good solutions and dual bounds for the very basic PESP with no additional extra features as add-ons. The first of these algorithms generalizes several primal heuristics that have been proposed, such as single-node cuts and the modulo network simplex algorithm. We consider partitions of the graph, and identify so-called delay cuts as a structure that allows to generalize several previous heuristics. In particular, when no more improving delay cut can be found, we already know that the other heuristics could not improve either. This heuristic already had been proven to be useful in computational experiments [Ralf Borndörfer et al., 2019], and we locate it in the more general concept of what we denote T-partitions. With the second of these algorithms we propose to turn a strategy, that has been discussed in the past, upside-down: Instead of gluing together the network line-by-line in a bottom-up way, we develop a divide-and-conquer-like top-down approach to separate the initial problem into two easier subproblems such that the information loss along their cutset edges is as small as possible. We are aware that there may be PESP instances that do not fit well the separator setting. Yet, on the RxLy-instances of PESPlib in our experimental computations, we come up with good primal solutions and dual bounds. In particular, on the largest instance (R4L4), this new separator approach, which applies a state-of-the-art solver as subroutine, is able to come up with better dual bounds than purely applying this state-of-the-art solver in the very same time. KW - periodic event scheduling problem KW - periodic timetabling KW - graph partitioning KW - graph separators KW - balanced cuts Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20074 SP - 2:1 EP - 2:18 PB - Schloss Dagstuhl, Leibniz-Zentrum für Informatik CY - Dagstuhl ER - TY - JOUR A1 - Langenberg, Anna A1 - Ma, Shih-Chi A1 - Ermakova, Tatiana A1 - Fabian, Benjamin T1 - Formal Group Fairness and Accuracy in Automated Decision Making JF - Mathematics N2 - Most research on fairness in Machine Learning assumes the relationship between fairness and accuracy to be a trade-off, with an increase in fairness leading to an unavoidable loss of accuracy. In this study, several approaches for fair Machine Learning are studied to experimentally analyze the relationship between accuracy and group fairness. The results indicated that group fairness and accuracy may even benefit each other, which emphasizes the importance of selecting appropriate measures for performance evaluation. This work provides a foundation for further studies on the adequate objectives of Machine Learning in the context of fair automated decision making. KW - AI KW - machine learning KW - automated decision making KW - algorithmic bias KW - metric KW - group fairness KW - artificial intelligence Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-17323 SN - 2227-7390 VL - 11 IS - 8 PB - MDPI ER - TY - GEN A1 - Forster, Matthias T1 - Visualisierung von Optimallösungen logistischer Probleme T2 - Wissenschaftliche Beiträge 2015 N2 - Viele Optimierungsprobleme aus der Logistik lassen sich mit Graphen und Netzwerken visualisieren. Bilder von Materialflüssen zeigen die Struktur eines Modells in geeigneter Weise. Das leistungsfähige Optimierungssystem GAMS (General Algebraic Modeling System) kann große Modelle lösen. GAMS stellt aber kein Werkzeug für das Zeichnen von Materialflüssen zur Verfügung. Der Autor hat das Programm Graph.gms implementiert, das als Tool zur Modellvisualisierung von GAMS aus verwendet werden kann. N2 - Many optimisation problems from logistics can be visualised using graphs and networks. Pictures of material flows show the structure of a model in a suitable way. The powerful optimisation system GAMS (General Algebraic Modeling System) is able to solve big models. GAMS provides no tool that visually presents material flows. The author’s program Graph.gms can be used for visualising models from GAMS. Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-3600 SN - 0949-8214 VL - 19 SP - 75 EP - 77 ER - TY - GEN A1 - Forster, Matthias T1 - Eine Heuristik für quadratische 0-1-Probleme T2 - Wissenschaftliche Beiträge 2008 N2 - Eine neue Modellformulierung für kombinatorische Optimierungsprobleme wird vorgestellt. Auf der Grundlage des quadratischen 0-1-Problems ohne Nebenbedingungen wird ein vorteilhafter Typ kombinatorischer Optimierungsprobleme eingeführt. Eine einfache Heuristik, die sog. RII-Methode (randomized iterative improvement), erlaubt es, diesen Modelltyp effizient zu lösen. Die Flexibilität des Ansatzes wird an der Modellierung des K-Färbungsproblems gezeigt. Es werden Rechenergebnisse für Färbungsprobleme aus der Literatur präsentiert. Wendet man Randomized Iterative Improvement auf den neuen Modelltyp an, können diese Testprobleme effizient gelöst werden. N2 - A new model formulation for combinatorial optimization problems is presented. Based on the unconstrained quadratic program (binary quadratic program), a favourable type of combinatorial optimization problems is introduced. A simple heuristic method, i.e. randomized iterative improvement (RII), permits to solve this type of model efficiently. Modelling of the K-colouring problem shows the flexibility of the approach. Computational results on data sets from the literature about vertex colouring are reported. These benchmark problems are shown to be solved efficiently using randomized iterative improvement and the new type of model. Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus-765 SN - 0949-8214 VL - 13 SP - 67 EP - 71 ER - TY - GEN A1 - Wendler, Tilo T1 - Kausalanalyse mit linearen Strukturgleichungsmodellen (LISREL) T2 - Wissenschaftliche Beiträge 2012 N2 - Umfragen können zur Erhebung von Daten in betriebswirtschaftlichen Zusammenhängen genutzt werden. Die Aussagekraft der Daten hängt dabei nicht zuletzt von der gewählten Skalierung des Merkmals ab. Umfragedaten sind in der Regel ordinal skaliert, womit sie aufgrund ihrer diskreten Wertestruktur zahlreiche Details des eigentlich Befragungsgegenstandes eher verdecken. Dennoch eignen sich solche primärstatistischen Erhebungen, um Einstellungen und Meinungen von Konsumenten oder Benutzern eines speziellen Systems zu untersuchen. Die von Jöreskog und Sörbom entwickelten LInearen Strukturgleichungsmodelle (LISREL = LInear Structural RELationship) können genutzt werden, um Umfragedaten zu analysieren und hinter den Variablen verborgene Aspekte oder auch Faktoren aufzudecken. Nach der Vorstellung der grundlegenden Funktionsweise von LISREL-Modellen und ihrer Charakteristika soll im Folgenden deren Einsatz im Bereich der Zufriedenheitsanalyse von IT-Nutzern verdeutlicht werden. Die auf diese Weise identifizierten wichtigen Stellgrößen eines IT-Systems geben dem Management von Unternehmen die Möglichkeit, die Optimalität der Lösungen zu bewerten und die Zufriedenheit der Nutzer systematisch zu optimieren. N2 - Surveys can be used to collect data for topcis with an economic or business background. The amount of useful information in the data sample depends largely on the scale to measure the opinion of the participant’s. E. g. survey data is often scaled on an ordinal basis. Howether a lot of information remains hidden. Despite this the expectations of customers and their satisfaction with the quality of a product or service is still determined through the use of surveys. A mathematical model that can be used to analyse such survey data is the so called LISREL (LInear Structural RELationship) model from Jöreskog and Sörbom. After introducing the basic idea of LISREL models and their characteristics, a model should be created to identify and interpret the important variables from an IT-optimization survey. Using such an approach the management of firms could measure and systematically increase the satisfaction of the user with an IT-system. Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus-1196 SN - 0949-8214 VL - 16 SP - 145 EP - 151 ER - TY - CHAP A1 - Kleinsorge, Alexander A1 - Fauck, Alexander A1 - Kupper, Stefan ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Beuster, Anja T1 - A Novel Exponential Continuous Learning Rate Adaption Gradient Descent Optimization Method T2 - Wildauer Konferenz für Künstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25) N2 - We present two novel, fast gradient based optimizer algorithms with dynamic learning rate. The main idea is to adapt the learning rate α by situational awareness, mainly striving for orthogonal neighboring gradients. The method has a high success and fast convergence rate and relies much less on hand-tuned hyper-parameters, providing greater universality. It scales linearly (of order O(n)) with dimension and is rotation invariant, thereby overcoming known limitations. The method is presented in two variants C2Min and P2Min, with slightly different control. Their impressive performance is demonstrated by experiments on several benchmark data-sets (ranging from MNIST to Tiny ImageNet) against the state-of-the-art optimizers Adam and Lion. T3 - TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings - 2 KW - neural network KW - optimizer KW - training Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20785 PB - TIB Open Publishing CY - Hannover ER - TY - INPR A1 - Kleinsorge, Alexander A1 - Kupper, Stefan A1 - Fauck, Alexander A1 - Rothe, Felix T1 - ELRA: Exponential learning rate adaption gradient descent optimization method N2 - We present a novel, fast (exponential rate adaption), ab initio (hyper-parameter-free) gradient based optimizer algorithm. The main idea of the method is to adapt the learning rate α by situational awareness, mainly striving for orthogonal neighboring gradients. The method has a high success and fast convergence rate and does not rely on hand-tuned parameters giving it greater universality. It can be applied to problems of any dimensions n and scales only linearly (of order O(n)) with the dimension of the problem. It optimizes convex and non-convex continuous landscapes providing some kind of gradient. In contrast to the Ada-family (AdaGrad, AdaMax, AdaDelta, Adam, etc.) the method is rotation invariant: optimization path and performance are independent of coordinate choices. The impressive performance is demonstrated by extensive experiments on the MNIST benchmark data-set against state-of-the-art optimizers. We name this new class of optimizers after its core idea Exponential Learning Rate Adaption - ELRA. We present it in two variants c2min and p2min with slightly different control. The authors strongly believe that ELRA will open a completely new research direction for gradient descent optimize. Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20839 SN - 2331-8422 PB - arXiv.org ER - TY - BOOK A1 - Mellouli, Taïeb A1 - Rogge, Rolf A1 - Steglich, Mike T1 - Produktionsprogrammplanung unter Einbeziehung von Preis-Absatz-Funktionen und Lernkurveneffekten N2 - Eine der Managementaufgaben besteht im Treffen von Entscheidungen, wobei im Sinne der normativen Entscheidungstheorie ein reales Entscheidungsproblem in Form eines Entscheidungsmodells abzubilden und mit geeigneten Verfahren zu lösen ist. Die Modellierung betriebswirtschaftlicher Entscheidungsprobleme erfolgt im operativen und taktischen Bereich vielfach unter der Annahme linearer Kosten- und Erlösfunktionen. Dieser Sachverhalt ergibt sich in erster Linie aus den verwendeten Systemen der internen Unternehmensrechnung. So werden entscheidungsrelevante Kosten und Erlöse üblicherweise mit der Grenzkosten- und Grenzerlösrechnung geplant, wobei gemäß den Prämissen dieser Systeme alle Einflussgrößen bis auf die Produktions- bzw. Absatzmengen als konstant unterstellt werden. Ein weiterer Grund für die Verwendung linearer Funktionsverläufe besteht darin, dass die Einbeziehung nichtlinearer Zusammenhänge vielfach zu Modellstrukturen führt, deren Lösbarkeit bei größeren Modelldimensionen als problematisch anzusehen ist. Allerdings kann die Beschränkung auf lineare Erlös- und Kostenstrukturen zu einer zu vereinfachenden Modellierung der realen Entscheidungssituation führen, da die Absatzpreise und Stückkosten oft in nichtlinearen Zusammenhängen zu den Absatz- und Produktionsmengen stehen. Exemplarisch lassen sich Preis-Absatz-Funktionen, Lernkurveneffekte, sprungfixe Kosten- bzw. Erlösverläufe und Variablenprodukte nennen. In diesem Sinn besteht das erste Ziel dieser Arbeit in der Erarbeitung von Ansätzen zur Einbeziehung nichtlinearer Zusammenhänge in betriebswirtschaftliche Entscheidungsprobleme. KW - Produktionsprogrammplanung KW - Preis-Absatzfunktion KW - Lernkurveneffekt KW - Nichtlineare Optimierung KW - Ganzzahlige lineare Optimierung Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus-791 SN - 978-3-86829-047-9 ER - TY - BOOK A1 - Steglich, Mike A1 - Schleiff, Thomas T1 - CMPL: Coliop Mathematical Programming Language N2 - CMPL (Coliop Mathematical Programming Language) is a mathematical programming language for modelling linear programming (LP) problems or mixed integer programming (MIP) problems. The CMPL syntax is similar in formulation to the the original mathematical model but also includes syntactic elements from modern programming languages. CMPL is intended to combine the clarity of mathematical models with the flexibility of programming languages. CMPL transforms the mathematical problem into MPS, Free-MPS or OSiL (see https://projects.coin-or.org/OS or http://www.optimizationservices.org) files which can be used with certain solvers. CMPL is also a part of Coliop3 which is an IDE (Integrated Development Environment) intended to solve LP and MIP problems. CMPL is an open source project licensed under GPL. It is written in C and is available for all relevant operating systems. CMPL and Coliop3 are projects of the Technical University of Applied Sciences Wildau and the Institute for Operations Research and Business Management at the Martin Luther University Halle-Wittenberg. For further information please visit the CMPL/Coliop3 website (www.coliop.org). T3 - Wildauer Schriftenreihe Entscheidungsunterstützung und Operations Research - 1 KW - Mathematische Modellierung KW - Modellierungssprache KW - Lineare Optimierung KW - Ganzzahlige lineare Optimierung KW - mathematical programming language KW - linear programming KW - integer programming Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-789 SN - 978-3-00-031701-9 ER - TY - GEN A1 - Bernhardt, Peter A1 - Sauer, Christian A1 - Hendrix, Michael T1 - Ermittlung des Energiebedarfs zur Bewegung von Fahrzeugen in mikroskopischen Verkehrssimulationen T2 - Wissenschaftliche Beiträge 2015 N2 - Die Integration von Modellen für Fahrzeuge mit alternativen Antrieben in Verkehrssimulationen erfordert eine genauere Betrachtung der Energieflüsse in den einzelnen Fahrzeugen. Diese Arbeit betrachtet den Energiebedarf für die Bewegung von Fahrzeugen und evaluiert vorhandene klassische Modelle zur Abstraktion der physikalischen Einflüsse. Aufgrund der fehlenden Einstimmigkeit der Autoren bei der Beschreibung solcher Modelle in der Literatur wird letztlich der Ansatz verfolgt, ein entsprechendes Modell von der physikalischen Basis ausgehend neu zu entwickeln. Zusätzlich dazu wird festgestellt, dass die Beschränkungen der geläufigen Verkehrssimulationsumgebungen einen signifikanten Einfluss auf die Berechenbarkeit einzelner Komponenten derartiger Modelle haben. Das geschaffene Modell wird anschließend in verschiedenen Varianten in einem Vergleich mit einem weit verbreiteten Modell evaluiert. Zu guter Letzt muss konstatiert werden, dass eine Erhöhung der Realitätsnähe der Simulation – insbesondere im situativen Bereich – erreicht werden konnte, für wesentliche Verbesserungen jedoch eine Beseitigung bestehender Restriktionen der Simulationsumgebungen erforderlich wäre. N2 - The integration of models for alternative fuel vehicles in traffic simulation requires a closer examination of the energy flows in the individual vehicles. This work considers the energy required for the movement of vehicles and evaluates existing classical models for the abstraction of the physical influences. Due to the lack of unanimity of the authors in the discribing of such models in the literature, the approach ultimately pursued requires redeveloping an appropriate model of the physical basis as a starting point. Additionally, it has been established that the restrictions of the common traffic simulation environments have a significant impact on the computability of individual components of such models. The created model is then evaluated in different variants in comparison with a widely used model. Finally, it is notable that increasing simulation realism could be achieved, however, for in order to see substantial improvements, the elimination of certain restrictions of current simulation environments would be required. Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-3546 SN - 0949-8214 VL - 19 SP - 29 EP - 37 ER - TY - GEN A1 - Bezruk, Valeriy A1 - Gedat, Egbert A1 - Holzheimer, Katja A1 - Vandenhouten, Ralf T1 - Automated recognition of sleep stages by electroencephalograms T2 - Wissenschaftliche Beiträge 2015 N2 - The assessment of different sleep stages and their disorders in diseases is an important part of telematic medicine. With an electroencephalogram, the different stages of sleep can be monitored and classified with respect to brain activity. By means of modern data management such as the patient monitor ixTrend, for example, the data can be recorded for long sleep phases and evaluated by a computer using appropriate software, such as Dataplore. Here, a new mathematical model for the automated classification of sleep stages is introduced. The statistical method of autocorrelation, applied to six known sleep stages, was extended by one new class for unknown signals. Due to this new class, it is not necessary to sort all recorded EEG signals into one of the known classes, thereby, minimising the probability of errors. Further, the dependence of the error probability on the duration of the analysed EEG signal was assessed. A minimal error probability of pmin = 0.15 was detected. Exemplary data for one patient are reported. N2 - Die Beurteilung der verschiedenen Schlafphasen und deren Störungen bei Erkrankungen spielt eine wichtige Rolle in der telematischen Medizin. Mit einem Elektroenzephalogramm können die Schlafphasen überwacht und in verschiedene Klassen der Hirnaktivität eingeteilt werden. Durch moderne Methoden des Datenmanagements, wie etwa den Patientenmonitor ixTrend, können die Daten über längere Schlafphasen aufgezeichnet und am Computer mit geeigneter Software, etwa Dataplore, analysiert werden. Hier wird ein neues mathematisches Modell zur automatischen Klassifizierung der Schlafphasen vorgestellt. Die statistische Methode der Autokorrelation, angewendet auf sechs bekannte Schlafphasen, wurde erweitert um eine neue Klasse nicht zuordenbarer Muster. Durch diese neue Klasse wird es vermieden, jedes aufgezeichnete EEG-Muster in eine der bekannten Klassen hineinzuzwingen. Dadurch wird der Fehler bei der Zuordnung verringert. Weiter wird der Einfluss der Länge des analysierten EEG auf die Fehlerquote der Zuordnung untersucht. Es zeigte sich eine minimale Fehlerquote von pmin = 0,15. Es werden beispielhafte Daten eines Patienten gezeigt. Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-3552 SN - 0949-8214 VL - 19 SP - 39 EP - 43 ER -