Wir behandeln Solver gerne als magische Blackboxen, aber es lohnt sich, ihr Grundprinzip zu verstehen. Erfahren Sie in dieser Folge mehr darüber, wie mit dem Einsatz von Solvern unser Optimum unglaublich schnell gefunden werden kann.

Gute Daten sind das Herzstück eines jeden Optimierungsprojekts. Aber warum ist es so wichtig, bereits bei der Implementierung der Software echte Daten zu verwenden? Lassen Sie uns einige Erkenntnisse teilen, die wir während unserer Optimierungsprojekte über Daten gewonnen haben.

Die Erstellung von Turnierplänen scheint einfach, kann in der Praxis jedoch durchaus komplex sein. Zudem ist es ein großartiges Beispiel für Optimierung. Erfahren Sie in dieser Folge mehr über die Details und Kniffe bei der Erstellung von Tunierplänen.

Auf den ersten Blick stellen Infeasible Problems eine große Herausforderung dar. Erfahren Sie in dieser Folge, warum Sie bei solchen Problemen nicht in Panik geraten sollten und welche Möglichkeiten es gibt, sie zu lösen.

Das Management von komplexen Produktionsnetzwerken ist anspruchsvoll. Wie Produktionsnetzwerke funktionieren und wie sie mit Hilfe von Advanced Analytics optimiert werden können, darüber spricht unser Kollege Marc Johann in seiner Premiere als zweiter Gastgeber von „One more thing about…“. Viel Spaß!

Es scheint praktisch unmöglich, ein Modell für unsere Entscheidungsfindung zu finden, das alle Details berücksichtigt. Wie die Datenabstraktion bei der Modellierung eines Problems helfen kann und sie somit Kern einer erfolgreichen Optimierung ist, zeigen wir in dieser Folge.

„Nutzen wir die Cloud, um es schneller zu lösen…“ Klingt einfach, aber erfüllt es wirklich die Erwartungen, wenn es um die Lösung von Optimierungsproblemen geht? Das kann es tatsächlich, aber es gibt einige Aspekte, über die man vorher nachdenken sollte, und wir zeigen, welche das sind.

Verschiedene Techniken kombinieren, um eine neue Art von Problem zu lösen. Hört sich spannend an und ist es auch! Beispielsweise bei Flow Location Problems.

Optimierung und maschinelles Lernen können sich gegenseitig verstärken und zeigen, was sie mit vereinten Kräften erreichen können. Ein perfektes Beispiel dafür ist die lineare Regression. Wie das funktioniert und was man damit machen kann, zeigen wir in dieser Folge.

Wie versprochen, geben wir uns nicht mit normalen Heuristiken zufrieden: Wir machen sie meta! Was das bedeutet und wie es funktioniert, erklären wir in unserer neuen Folge.