Algorithmen meistern: Die Story hinter der Graybox

Der OPTANO Algorithm Tuner 2.0 mit Grayboxoptimierung ist nun veröffentlicht und kostenlos zum Download verfügbar. Mitverantwortlich für den Erfolg dieses Projekts ist Robin Kemminer, der als Entwickler am Projekt beteiligt war und über das Thema seine Masterarbeit geschrieben hat. In einem Interview erzählt er über seine Arbeit und Erfahrungen als studentischer Mitarbeiter in dem Projekt.

Hallo Robin. Als erstes möchte ich dir zu deiner erfolgreichen Masterarbeit zum Thema Offline Graybox Algorithm Configuration gratulieren. Dieses Interview geht um das gemeinsame Graybox Optimierungsprojekt zwischen OPTANO und der Universität Paderborn. Wie kam es dazu, dass du an diesem Projekt arbeiten konntest?

Hi Alisa, dankeschön! Tja, das kam so ziemlich zufällig. Ich habe mein Masterstudium in Data Science begonnen und hatte ursprünglich vor, als Assistent bei Professor Dr Kevin Tierney in dem Lehrstuhl Decision and Operation Technologies an der Universität in Bielefeld zu arbeiten. Während seiner Vorlesungen hatte er öfter Gastredner eingeladen. Sie erzählten über ihre praktische Arbeit mit Optimierung bzw. Operations Research und wie dies in Unternehmen eingesetzt wird. Einmal wurde Dr. Jens Peter Kempkes, der Geschäftsführer bei OPTANO, eingeladen. Ich fand seinen Vortrag sehr interessant und habe mit ihm nach der Vorlesung ein ausführliches Gespräch geführt. Mir gefiel, was er über OPTANO erzählte. Kurze Zeit danach kamen sowohl Professor Tierney als auch Dr. Kempkes mit einem spannenden Angebot auf mich zu: OPTANO suchte noch eine Person für das Grayboxprojekt und sie waren der Meinung, ich sei der ideale Kandidat dafür. Ich habe das Angebot angenommen – und jetzt bin ich hier! (lacht)

Was genau ist der OPTANO Algorithm Tuner und worum handelt es sich bei der Graybox Optimierung? Diese war ja das Thema deiner Masterarbeit, richtig?

Jeder, der sich mit Algorithmen auskennt, weiß, dass diese sehr lange Laufzeiten haben – manchmal dauert es Wochen, bis eine passende Konfiguration für einen spezifischen Algorithmus und ein Problem gefunden werden kann. Kurz gesagt, der OPTANO Algorithm Tuner nutzt einen evolutionären maschinellen Lernprozess und mathematische Optimierung, um Ihre Algorithmen immer wieder neu zu optimieren, bis sie so schnell und effizient wie möglich laufen.
Der Tuner war schon weit fortgeschritten, bevor ich zum Team stieß. Meine Aufgabe war es dabei zu helfen, den Tuner noch besser arbeiten zu lassen, indem ich den Graybox-Ansatz anwandte, der eine hochinnovative Alternative zur traditionellen Blackbox ist.

Und wie unterscheidet sich die Graybox von der Blackbox?

Typischerweise muss man bei der Konfiguration eines Zielalgorithmus mehrere Läufe mit verschiedenen Konfigurationen dieses Algorithmus auswerten. Beim Black Box-Ansatz kann man nur das Endergebnis eines Zielalgorithmuslaufs betrachten. Daher wird die Auswertung  bis zum Abschlusszeitpunkt weiterlaufen, auch wenn es sich um eine suboptimale Konfiguration handelt. Die Graybox hingegen ermöglicht es, suboptimale Konfigurationen durch Zwischenergebnisse während der Laufzeit zu erkennen. Sobald sie erkennt, dass eine Konfiguration für den gewünschten Anwendungsfall nicht optimal ist, wird der Lauf automatisch abgebrochen. Am Ende werden nur die optimalsten Konfigurationen überleben – oder anders gesagt die Ziellinie überqueren – da der Algorithmus-Tuner sich nur auf vielversprechende Konfigurationen konzentriert.

Das OPTANO Algorithm Tuner mit Graybox Optimierung ist open-source und kostenlos zum Download verfügbar bei NuGet or GitHub. Laden Sie ihn heute schon herunter und probieren Sie ihn aus!

Und somit wird viel Zeit gespart?

Auf jeden Fall. Und zwar nicht nur Zeit, sondern auch Ressourcen. Das ist wertvoll für jedes Unternehmen, in dem der Zeitfaktor kritisch ist – zum Beispiel, wenn Sie Probleme mit der Terminplanung haben. Der Tuner mit seiner Graybox und anderen Verbesserungen ist insgesamt 8-mal schneller als die Vorgängerversion.

Das hört sich wirklich spannend an!

Ja. Das war für mich ein ganz neues Themengebiet. Ich hatte vorher noch nie etwas von einem Algorithm Tuner gehört und als ich bei OPTANO anfing, wusste ich ehrlich gesagt nicht, was mich erwartet. Aber je mehr ich lernte, umso interessanter fand ich das Thema.

Was hat dir an deiner Arbeit  besonders gut gefallen?

In erster Linie die Tatsache,  dass ich eng mit Experten auf dem Gebiet der Optimierung und OR zusammenarbeiten und von ihnen lernen konnte. Es hat jede Menge Spaß gemacht, sich mit ihnen auszutauschen und zu wissen, dass sie meine Ideen auch ernst genommen haben. Wir hatten unendlich viele Ideen und es war spannend, mit diesen zu experimentieren und zu schauen, ob sie in der Praxis funktionieren können. Ein weiterer Aspekt der Arbeit, den ich faszinierend fand, war der, einen Durchbruch zu schaffen und Lösungen für wirklich komplexe Probleme zu finden. Das war schon cool.

Du hast vorhin erwähnt, dass das Themengebiet für dich ganz neu war. Welchen Herausforderungen musstest du dich stellen?

Ich muss zugeben, dass die Lernkurve sehr steil war und das war schon anspruchsvoll – aber es hat trotzdem Spaß gemacht. Jeden Tag habe ich etwas Neues dazu gelernt – zumindest kam es mir so vor! Als aller erstes musste ich lernen, mit C# zu programmieren. Das hatte ich vorher nie gelernt, aber die Sprache ist nun mal hier bei OPTANO gängige Praxis. Ich muss aber sagen, dass die anderen Teammitglieder mich dabei viel unterstützt haben. Jannick Lange und Britta Heymann, die eigentlichen klugen Köpfe hinter dem OPTANO Algorithm Tuner, haben mir viel geholfen, sowie auch Dr. Kempkes. Sie haben meine fehlenden Erfahrungen nie als Nachteil gesehen, ganz im Gegenteil. Jeder hat sich viel Mühe gegeben, um mich so gut wie möglich zu unterstützen.

Der OPTANO Algorithm Tuner V2 mit der Graybox ist veröffentlicht und das Projekt ist abgeschlossen. Worauf sind Sie persönlich stolz?

Natürlich auf die Tatsache, dass das Projekt ein Erfolg war und aktiv vorangetrieben und eingesetzt wird – es wurde nicht einfach in eine Schublade gesteckt und vergessen.
Und auf persönlicher Ebene… naja, ich bin natürlich sehr stolz auf das, was ich erreicht habe, seit ich im Oktober 2019 zum Team gestoßen bin. Ich habe so viel Neues gelernt und eine Menge Erfahrungen gesammelt. Im Grunde ist es einfach ein tolles Gefühl zu wissen, dass ich aktiv zu etwas Sinnvollem beigetragen habe, dass die Menschen wirklich gebrauchen können.

Und du bist jetzt Vollzeitmitarbeiter bei OPTANO. Also können wir davon ausgehen, dass du gern bei uns arbeitest?

Absolut. Es geht nicht nur um die Arbeit an sich. Das Arbeitsklima bei OPTANO ist super. Während meiner Zeit hier als studentischer Mitarbeiter hatte ich niemals das Gefühl gehabt „nur ein Student“ hier zu sein. „Flache Hierarchien“ ist nicht irgendeine Floskel bei OPTANO – es wird tatsächlich gelebt. Jeder ist gleichwertig, jede Meinung ist etwas wert und das ist für mich wichtig.

Was ich auch wirklich schätze ist, dass ich vom ersten Tag an im Team integriert war. Ich habe im Oktober 2019 angefangen und war nur ein paar Tage in der Woche im Büro. Dann kam die Pandemie und wir haben seitdem alle im Home Office gearbeitet. Außerhalb der Kollegen, die an dem Grayboxprojekt mitgearbeitet hatten, kannte ich die anderen Teammitglieder gar nicht.  Trotzdem wurde ich immer bei dem virtuellen Mittagstisch und den Spieleabenden Willkommen geheißen und das fand ich schön.

In welcher Position arbeitest du jetzt bei OPTANO und wirst du noch weiter an dem Algorithm Tuner arbeiten?

Ich arbeite nun Vollzeit als Analytics Software Engineer und zusätzlich dazu an einem neuen Projekt, wo ich viel optimieren kann. Beim Tunerprojekt ging es darum, wie man Optimierung besser machen kann. Jetzt optimiere ich sogar selbst und ich freue mich sehr darauf, was in Zukunft alles so kommt.

Vielen Dank für dieses Interview, Robin! Es war sehr interessant mit dir zu reden und das Team freut sich, dass du mit an Bord geblieben bist. Weiterhin viel Erfolg!

Danke, Alisa. Es hat mich gefreut hier zu sein.

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