{"id":4057,"date":"2021-01-11T11:22:54","date_gmt":"2021-01-11T11:22:54","guid":{"rendered":"https:\/\/greenplan.limsup.de\/in-our-cooperation-with-greenplan-we-enjoy-a-very-direct-route-between-theory-and-practice-we-are-able-to-test-and-apply-our-mathematical-ideas-right-away-in-the-real-world-of-logistics\/"},"modified":"2022-11-18T13:18:56","modified_gmt":"2022-11-18T13:18:56","slug":"interview_prof-vygen-universitat-bonn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/greenplan.de\/de\/interview_prof-vygen-universitat-bonn\/","title":{"rendered":"“In Kooperation mit Greenplan ist der Weg von der mathematischen Idee bis zum Einsatz in der Praxis sehr kurz.”"},"content":{"rendered":"\n

Greenplan hat mit Prof. Dr. Jens Vygen vom Forschungsinstitut f\u00fcr Diskrete Mathematik in Bonn <\/em>\u00fcber die Zusammenarbeit mit einem jungen Tech-Unternehmen gesprochen. Das Interview bietet spannende Einblicke in die effiziente Planung von Touren mithilfe diskreter Mathematik.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Herr Professor Vygen, Sie sind Professor f\u00fcr Mathematik an der Universit\u00e4t Bonn, t\u00e4tig am Forschungsinstitut f\u00fcr Diskrete Mathematik sowie am Hausdorff-Zentrum in Bonn. Ihr Arbeitsgebiet ist die kombinatorische Optimierung. Zusammen mit Professor Korte leiten Sie die seit \u00fcber 30 Jahren bestehende Kooperation \u201eKombinatorische Optimierung im Chip Design\u201c mit IBM. Seit 2016 besteht nun auch die wissenschaftliche Kooperation mit Deutsche Post DHL zur \u201eKombinatorischen Optimierung in Logistikdienstleistungen\u201c.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Was hat Sie an dieser besonderen Aufgabenstellung im Logistik-Bereich gereizt?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die hier auftretenden Kernprobleme, angefangen beim ber\u00fchmten Traveling Salesman Problem (TSP, Rundreiseproblem), sind klassische kombinatorische Optimierungsprobleme mit denen ich mich schon vorher aus theoretischer Sicht besch\u00e4ftigt habe und bei denen es immer noch viel zu entdecken gibt. Noch spannender wird es aber, wenn zus\u00e4tzliche Anforderungen aus der Praxis hinzukommen f\u00fcr die mathematische Modelle und Algorithmen erst noch entwickelt werden m\u00fcssen. Mich freut immer, wenn wir durch innovative Mathematik effizientere und ressourcensparende L\u00f6sungen in der Praxis erm\u00f6glichen. In Kooperation mit Greenplan ist der Weg von der mathematischen Idee bis zum Einsatz in der Praxis sehr kurz.<\/p>\n\n\n\n

Was ist Diskrete Mathematik, und wie profitiert der Tourenplanungsalgorithmus von der Expertise Ihres Instituts in diesem Bereich?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Diskrete Mathematik analysiert Systeme in denen es nur endlich viele Wahlm\u00f6glichkeiten gibt, die aber so zahlreich sind, dass man sie nicht einfach durchprobieren kann. Ein gutes Beispiel ist das TSP. Wenn Sie von einem Depot aus drei Orte A, B und C anfahren m\u00fcssen, k\u00f6nnen Sie alle m\u00f6glichen Reihenfolgen ausprobieren: ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA. Bei 30 statt 3 Orten gibt es aber schon so viele M\u00f6glichkeiten, dass das selbst mit allen Computern der Welt zusammen Jahre an Rechenzeit br\u00e4uchte. Mit Diskreter Mathematik kann man die optimale Reihenfolge der 30 Orte aber schnell finden. Wir nennen das Kombinatorische Optimierung und in diesem Bereich hat unser Institut eine Spitzenstellung. Gleichzeitig haben wir jahrzehntelange Erfahrung mit industriellen Anwendungen und schreiben Software, die h\u00f6chsten Anforderungen gen\u00fcgt.<\/p>\n\n\n\n

Was sind Besonderheiten des von Ihnen im Kooperation mit DHL\/Greenplan entwickelten Algorithmus?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wir haben unseren Algorithmus so konzipiert, dass er flexibel ist und garantiert in kurzer Rechenzeit eine L\u00f6sung findet, die alle Nebenbedingungen einh\u00e4lt. Bei komplexen oder sehr gro\u00dfen Problemen reichen einige Minuten Rechenzeit nicht aus, um das Optimum zu berechnen; wir kommen ihm aber sehr nahe. Dabei arbeiten wir mit einem sorgf\u00e4ltig konzipierten allgemeinen Modell auf das man sehr unterschiedliche Anwendungsszenarien abbilden kann. Eine Besonderheit ist auch, dass wir durchweg mit realistischen Fahrtzeiten arbeiten, die nicht nur von Fahrzeugtyp und Weg sondern auch von der Tageszeit abh\u00e4ngen. Das macht einige Algorithmen komplizierter, aber nicht unbedingt viel langsamer und es zahlt sich in viel realistischeren und robusteren L\u00f6sungen aus, vor allem wenn Zeitfenster eingehalten werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Wie sehen Sie die zuk\u00fcnftige Entwicklung in diesem Bereich?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wir haben st\u00e4ndig neue Ideen und entwickeln den Algorithmus laufend weiter. Dabei geht es einerseits darum ihn noch besser oder schneller zu machen, andererseits auf neue Anforderungen aus der Praxis zu reagieren. Beispielsweise konnten wir gerade eine bessere Approximationsg\u00fcte beweisen und wollen nun sehen, was das in der Praxis bringt. Ein anderes Thema sind die Planung mit unvollst\u00e4ndigen Daten und die Anpassung einer Tourenplanung an sich ergebende \u00c4nderungen. Es gibt noch viele weitere Ideen; es wird also sicher nicht langweilig.<\/p>\n\n\n\n

Was sichert den Erfolg der Kooperation?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wir kooperieren wirklich ausgezeichnet und sehr eng miteinander, kommunizieren nahezu t\u00e4glich. Da wir alle in Bonn sind, k\u00f6nnen wir uns auch sehr h\u00e4ufig pers\u00f6nlich treffen. Wir haben sehr kurze Wege von der mathematischen Idee bis zum Einsatz in der Praxis oder von der neuen Praxisanforderung bis zur Implementierung. Ein wichtiger Faktor ist auch, dass wir als Teil des Exzellenzclusters „Hausdorff Center for Mathematics“ regelm\u00e4\u00dfig herausragende Studierende fr\u00fchzeitig f\u00fcr unser Team gewinnen. Schon jetzt arbeitet einer unserer ehemaligen Doktoranden f\u00fcr Greenplan; weitere werden sicherlich folgen.<\/p>\n\n\n\n

Vielen Dank f\u00fcr Ihre Zeit!<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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