Prof. Sager
Prof. Dr. Sebastian Sager
Institut für Mathematische Optimierung (IMO)
Aktuelle Projekte
Mathematische Komplexitätsreduktion (GRK 2297)
Laufzeit: 01.04.2017 bis 31.03.2026
Das Projekt wird von den genannten Principal Investigators getragen. Diese sind den Instituten für Mathematische Optimierung (Kaibel, Sager), für Algebra und Geometrie (Kahle), für Mathematische Stochastik (Kirch, Janßen) und für Analysis und Numerik (Benner, Richter, Heiland) der Fakultät zugeordnet. Benner ist zudem Direktor des Max-Planck Institutes für Dynamik komplexer technischer Systeme. Die Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik ist über Findeisen beteiligt.
Im Kontext des vorgeschlagenen Graduiertenkollegs (GK) verstehen wir Komplexität als eine intrinsische Eigenschaft, die einen mathematischen Zugang zu einem Problem auf drei Ebenen erschwert. Diese Ebenen sind eine angemessene mathematische Darstellung eines realen Problems, die Erkenntnis fundamentaler Eigenschaften und Strukturen mathematischer Objekte und das algorithmische Lösen einer mathematischen Problemstellung. Wir bezeichnen alle Ansätze, die systematisch auf einer dieser drei Ebenen zu einer zumindest partiellen Verbesserung führen, als mathematische Komplexitätsreduktion.
Für viele mathematische Fragestellungen sind Approximation und Dimensionsreduktion die wichtigsten Werkzeuge auf dem Weg zu einer vereinfachten Darstellung und Rechenzeitgewinnen. Wir sehen die Komplexitätsreduktionin einem allgemeineren Sinne und werden zusätzlich auch Liftings in höherdimensionale Räume und den Einfluss der Kosten von Datenerhebungen systematisch untersuchen. Unsere Forschungsziele sind die Entwicklung von mathematischer Theorie und Algorithmen sowie die Identifikation relevanter Problemklassen und möglicher Strukturausnutzung im Fokus der oben beschriebenen Komplexitätsreduktion.
Unsere Vision ist ein umfassendes Lehr- und Forschungsprogramm, das auf geometrischen, algebraischen, stochastischen und analytischen Ansätzen beruht und durch effiziente numerische Implementierungen komplementiert wird. Die Doktorandinnen und Doktoranden werden an einem maßgeschneiderten Ausbildungsprogramm teilnehmen. Dieses enthält unter anderem Kompaktkurse, ein wöchentliches Seminar und ermutigt zu einer frühzeitigen Integration in die wissenschaftliche Community. Wir erwarten, dass das GK als ein Katalysator zur Etablierung dieser erfolgreichen DFG-Ausbildungskonzepte an der Fakultät für Mathematik dienen und zudem helfen wird, die Gleichstellungssituation zu verbessern.
Die Komplexitätsreduktion ist ein elementarer Aspekt der wissenschaftlichen Hintergründe der beteiligten Wissenschaftler. Die Kombination von Expertisen unterschiedlicher mathematischer Bereiche gibt dem GK ein Alleinstellungsmerkmal mit großen Chancen für wissenschaftliche Durchbrüche. Das GK wird Anknüpfungspunkte an zwei Fakultäten der OVGU, an ein Max Planck Institut und mehrere nationale und internationale Forschungsaktivitäten in verschiedenen wissenschaftlichen Communities haben. Die Studierenden im GK werden in einer Fülle von mathematischen Methoden und Konzepten ausgebildet und erlangen dadurch die Fähigkeit, herausfordernde Aufgaben zu lösen. Wir erwarten Erfolge in der Forschung und in der Ausbildung der nächsten Generation führender Wissenschaftler in Akademia und Industrie.
Abgeschlossene Projekte
Machine Learning for the Design and Control of Power2X Processes with Application to Methanol Synthesis
Laufzeit: 01.10.2021 bis 30.09.2024
Ziele dieses Projektes sind:
- Die Entwicklung neuer numerischer Methoden, welche die Stärken traditioneller Modellierungs- und Optimierungsansätze und des datengetriebenen maschinellen Lernens (ML) kombinieren sowie deren Anwendung zur
- Entwicklung einer neuen Methodik für den Entwurf und die Führung von Power2chemicals Prozessen. Die nichtlineare Dynamik infolge stark veränderlicher Feedzuläufe soll dabei explizit berücksichtigt werden. Die Methanolsynthese wird als herausforderndes Anwendungsbeispiel betrachtet. Das ambitionierte Arbeitsprogramm spiegelt die komplementäre Expertise der drei Antragsteller in den Bereichen experimentelle Analyse, konzeptioneller Prozessentwurf und -führung sowie effiziente Algorithmen wieder. Wir verwenden neuronale Differentialgleichungen und differenzierbare End-zu-End Programmierung. Dies erlaubt uns ML für unbekannte oder teuer auszuwertende Modellteile zu nutzen und Methoden der gemischt-ganzzahligen Optimalsteuerung (MIOC) und der Versuchsplanung für hybride Modelle zu entwickeln. Daraus wird eine Methodik zur hybriden Modellierung entwickelt. Diese kombiniert experimentelle Daten aus Versuchen mit einem gradientenfreien Kinetikreaktor mit verfügbarem physikalisch-chemischem Wissen und effizientem ML. Anschließend werden die hybriden Modelle für den robusten Prozessentwurf verwendet. In der ersten Antragsphase liegt der Schwerpunkt bei ideal durchmischten isothermen und örtlich verteilten nichtisothermen Reaktoren. Zur Erhöhung von Flexibilität und Toleranz gegenüber Änderungen von Durchsatz und Zusammensetzung werden Pufferbehälter eingeführt und neben einstufigen auch verschiedene Typen von mehrstufigen Reaktoren mit variabler Feedverteilung betrachtet. Die optimale Konfiguration und die optimalen nominellen Steuerungsprofile werden mit Hilfe von MIOC und den entwickelten hybriden Modellen für charakteristische Feedverläufe bestimmt. Zusätzlich zum robusten Prozessentwurf wird in einem dritten Schritt eine robuste Regelung zur Kompensation von Modellfehlern und unvorhergesehenen Abweichungen vom obigen nominellen Fall entwickelt. Diese basiert auf einer repetitiven Online-Optimierung und erfordert weitere Modellreduktionen und Erweiterung von Methoden für den Fall hybrider Modelle, um Echtzeitanforderungen einzuhalten. Modellierung, Design und Regelung für einen gradientenfreien Reaktor lehnen sich eng an die experimentellen Untersuchungen an, um eine effiziente Erzeugung von Daten und eine Validierung der entwickelten Konzepte zu gewährleisten. Untersuchung von komplexeren Festbettreaktoren werden zunächst in Silico mit Hilfe verfügbarer mechanistischer Modelle durchgeführt und sollen u.a. in einer möglichen 2. Förderphase experimentell validiert werden. Wir generieren neue Ansätze zur systematischen hybriden Modellierung und der anschließenden Verbindung mit Entscheidungsfindung, die physikalische Gesetze berücksichtigen und durch Robustheit die Sicherheit von ML Anwendungen erhöhen.
Peruvian Competence Center of Scientific Computing Stärkung des wissenschaftlichen Rechnens in der Lehre in Peru
Laufzeit: 01.01.2019 bis 31.12.2022
Die Angewandte Mathematik und das Wissenschaftliche Rechnen mit dem Fokus Modellbildung, Simulation und Optimierung nimmt weltweit einen zentralen und größer werdenden Stellenwert ein. Die numerische Simulation und Optimierung sind - neben dem Experiment - in vielen wissenschaftlichen Anwendungen zunehmend etabliert. Diese Entwicklung wurde in den letzten Jahrzehnten durch die Verfügbarkeit leistungsfähiger Computer und die damit verbundene mathematische Grundlagenforschung beschleunigt. Obwohl die technischen Voraussetzungen auch in Ländern wie Peru gegeben sind, ist die Disziplin Wissenschaftliches Rechnen hier noch nicht vertreten. Dies liegt an einem streng theoretischem Fokus der Mathematik in Peru, der fehlenden Ausbildung von DozentInnen in Bereichen der Angewandten Mathematik und einem resultierenden Mangel an entsprechenden Studienprogrammen.
In diesem Projekt verfolgen wir mehrere, eng verwandte Ziele: an der Universidad Nacional Agraria La Molina unterstützen wir die derzeit geplante Einrichtung eines Studiengangs Angewandte Mathematik, an der Universidad Nacional de Trujillo und der Pontificia Universidad Católica del Perú unterstützen wir die Weiterentwicklung der vorhandenen Studiengänge und die Entwicklung neuer Forschungslinien zur Stärkung des wissenschaftlichen Rechnens und etablieren Austauschprogramme mit deutschen Hochschulen. Begleitend initiieren wir mit diesen und weiteren Partnern die Einrichtung eines transregionalen Kompetenzzentrums Scientific Computing mit dem Arbeitstitel Peruvian Competence Center of Scientific Computing (PeC3), um eine Vernetzung der Player zum Schaffen von Synergien und eine nachhaltige Verstetigung der Maßnahmen zu erreichen.
Die Einrichtung und Weiterentwicklung von Studiengängen erfordert eine Schulung der DozentInnen in modernen Methoden des wissenschaftlichen Rechnens. Wesentliches Instrument hierzu sind Kurse und Workshops in Peru. Eine besondere Bedeutung kommt dem Einzug von praktischen Elementen in Lehr- und Lernformen zu. Weiter erarbeiten wir Kataloge aktueller und bewährter Literatur für die Lehre, aber werden auch geeignete Skripten, Übungsmaterialien und insbesondere gut dokumentierte wissenschaftliche Software bereitstellen. Schließlich ist die Co-Betreuung peruanischer Abschlussarbeiten von deutscher Seite vorgesehen, um eine Internationalisierung und einen gegenseitigen Erfahrungsaustausch zu erreichen. Darüber hinaus planen wir ein Austauschprogramm, um ein gegenseitiges Begleiten und Kennenlernen von Lehrver-
anstaltungen sowie Verwaltungs- und Forschungsstrukturen zu ermöglichen.
Die Maßnahmen werden unter die Schirmherrschaft eines neu zu gründenden Kompetenzverbunds PeC3 gestellt, um so eine Institutionalisierung und eine Identifikation mit den Maßnahmen zu erzeugen. Dabei denken wir an einen ideellen Verbund im Sinne des WIR - Wissenschaftlichen Rechnen in Baden-Württemberg oder des NoKo - Northern German Colloquium on Applied Analysis and Numerical Mathematics, welches identitätsstiftend für das gesamte Projekt wirkt. Dieser Verbund wird weiteren interessierten Partnern in Südamerika, aber auch kooperierenden Partnern in Europa und Nordamerika offen stehen und soll langfristig als Plattform die Aktivitäten im Bereich Wissenschaftliches Rechnen bündeln und vertreten.
Durch bisher vier vom DAAD finanzierte Sommerschulen sowie der Mitarbeit bei der Etablierung von Promotionsprogrammen sind wir in Südamerika, insbesondere in Peru, bestens vernetzt und kennen die Stärken und Schwächen im Universitätssystem. Von diesem Projekt erhoffen wir uns eine strukturelle Stärkung der Lehre auf dem Gebiet des wissenschaftlichen Rechnens in Peru, die langfristig auch auf die Forschung wirkt. Wir profitieren von einer Institutionalisierung des Kontakts, welche auch zu einer Internationalisierung unserer Hochschulen und zu Austauschmöglichkeiten mit entsprechenden Studiengängen in Deutschland führt.
Nichtglatte Verfahren für auf Komplementaritäten basierende Formulierungen geschalteter Advektions-Diffusions-Prozesse
Laufzeit: 01.10.2016 bis 30.09.2022
Teilprojekt innerhalb des Schwerpunktprogrammes 1962 "Nichtglatte Systeme und Komplementaritätsprobleme mit verteilten Parametern: Simulation und mehrstufige Optimierung" der Deutschen Forschungsgemeinschaft. Ziel ist es, in Kooperation mit Christian Kirches (TU Braunschweig) und Sven Leyffer (Forschungszentrum Argonne, USA) neuartige mathematische Optimierungsmethoden zu entwickeln, die die besonderen Strukturen der geschalteten PDE Nebenbedingungen berücksichtigen.
Mathematisches Komplexitätsreduktion (GRK 2297/1)
Laufzeit: 01.04.2017 bis 30.09.2021
Das Projekt wird von den genannten Principal Investigators getragen. Diese sind den Instituten für Mathematische Optimierung (Averkov, Kaibel, Sager), für Algebra und Geometrie (Kahle, Nill, Pott), für Mathematische Stochastik (Kirch, Schwabe) und für Analysis und Numerik (Benner) der Fakultät zugeordnet. Benner ist zudem Direktor des Max-Planck Institutes für Dynamik komplexer technischer Systeme. Die Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik ist über Findeisen beteiligt.
Im Kontext des vorgeschlagenen Graduiertenkollegs (GK) verstehen wir Komplexität als eine intrinsische Eigenschaft, die einen mathematischen Zugang zu einem Problem auf drei Ebenen erschwert. Diese Ebenen sind eine angemessene mathematische Darstellung eines realen Problems, die Erkenntnis fundamentaler Eigenschaften und Strukturen mathematischer Objekte und das algorithmische Lösen einer mathematischen Problemstellung. Wir bezeichnen alle Ansätze, die systematisch auf einer dieser drei Ebenen zu einer zumindest partiellen Verbesserung führen, als mathematische Komplexitätsreduktion.
Für viele mathematische Fragestellungen sind Approximation und Dimensionsreduktion die wichtigsten Werkzeuge auf dem Weg zu einer vereinfachten Darstellung und Rechenzeitgewinnen. Wir sehen die Komplexitätsreduktionin einem allgemeineren Sinne und werden zusätzlich auch Liftings in höherdimensionale Räume und den Einfluss der Kosten von Datenerhebungen systematisch untersuchen. Unsere Forschungsziele sind die Entwicklung von mathematischer Theorie und Algorithmen sowie die Identifikation relevanter Problemklassen und möglicher Strukturausnutzung im Fokus der oben beschriebenen Komplexitätsreduktion.
Unsere Vision ist ein umfassendes Lehr- und Forschungsprogramm, das auf geometrischen, algebraischen, stochastischen und analytischen Ansätzen beruht und durch effiziente numerische Implementierungen komplementiert wird. Die Doktorandinnen und Doktoranden werden an einem maßgeschneiderten Ausbildungsprogramm teilnehmen. Dieses enthält unter anderem Kompaktkurse, ein wöchentliches Seminar und ermutigt zu einer frühzeitigen Integration in die wissenschaftliche Community. Wir erwarten, dass das GK als ein Katalysator zur Etablierung dieser erfolgreichen DFG-Ausbildungskonzepte an der Fakultät für Mathematik dienen und zudem helfen wird, die Gleichstellungssituation zu verbessern.
Die Komplexitätsreduktion ist ein elementarer Aspekt der wissenschaftlichen Hintergründe der beteiligten Wissenschaftler. Die Kombination von Expertisen unterschiedlicher mathematischer Bereiche gibt dem GK ein Alleinstellungsmerkmal mit großen Chancen für wissenschaftliche Durchbrüche. Das GK wird Anknüpfungspunkte an zwei Fakultäten der OVGU, an ein Max Planck Institut und mehrere nationale und internationale Forschungsaktivitäten in verschiedenen wissenschaftlichen Communities haben. Die Studierenden im GK werden in einer Fülle von mathematischen Methoden und Konzepten ausgebildet und erlangen dadurch die Fähigkeit, herausfordernde Aufgaben zu lösen. Wir erwarten Erfolge in der Forschung und in der Ausbildung der nächsten Generation führender Wissenschaftler in Akademia und Industrie.
Power to Chemicals (P2Chem)
Laufzeit: 01.04.2018 bis 31.03.2021
Im Rahmen der Energiewende in der Bundesrepublik Deutschland steigt der Anteil erneuerbarer Energien im Versorgungssystem stetig an. Dieses impliziert Herausforderungen und Chancen, insbesondere im Umgang mit Überhängen in der Stromproduktion. Wir betrachten Power-to-Chemicals (P2Chem) Prozesse, die Strom zur Herstellung von hochwertigen Chemikalien nutzen. Hierbei können grundsätzlich verschiedenste Komponenten wie katalytische Reaktoren oder Elektrolysezellen eingesetzt und miteinander kombiniert werden. Als Zielprodukt betrachten wir in diesem Projekt Synthesegas (SG), aus dem man viele wichtige Basischemikalien wie Methanol, Ameisensäure oder Phosgen erzeugen kann, wenn man die H2-zu-CO-Zusammensetzung auf verschiedene Niveaus einstellt. In P2Chem befassen wir uns mit der mathematischen Analyse dieser Prozesse und den treibenden Fragestellungen unserer Industriepartner, der Avacon AG als großem deutschen Energieversorger und der BASF SE als weltgrößtem Chemieunternehmen.
Es gibt eine große Anzahl denkbarer Verschaltungen zwischen Reaktions- und Separationsschritten zur Konversion auftretender stofflicher Gemische. Wir möchten erstmals systematisch und mit Hilfe moderner Mathematik untersuchen, welche Varianten von P2Chem unter welchen Rahmenbedingungen sinnvolle Beiträge zur Nutzung erneuerbarer Energie zur Chemieproduktion leisten können.
Neben der Wirtschaftlichkeit und Ankopplungsmöglichkeiten an Gas- und Stromnetzwerke sind die Sicherheit und die Flexibilität der Prozessführung sehr wichtig. Es geht hier um das schnelle Reagieren auf zeitlich variierende Randbedingungen (Strompreis, Qualität biogener Rohstoffe, Preis von CO2-Emissionszertifikaten, Preis der erzeugten chemischen Produkte).
Dabei müssen rechtliche, ökonomische und ökologische Aspekte sowie sicherheitstechnische Restriktionen der einzelnen Teilprozesse berücksichtigt werden.
ERC Consolidator Grant MODEST: Mathematical Optimization for clinical DEcision Support and Training
Laufzeit: 01.07.2015 bis 30.06.2020
Entwicklung mathematischer Modelle für eine personalisierte Medizin der Zukunft
Im vom Europäischen Forschungsrat (ERC) geförderten Forschungsprojekt Mathematical Optimization for Clinical Decision Support and Training (MODEST) widmen sich Prof. Dr. Sebastian Sager und sein Team aus Mathematikern und Medizinern der Universität Magdeburg der Suche nach mathematischen Lösungen, die Ärzte bei Diagnose- und Therapieentscheidungen unterstützen und eine personalisierte Medizin möglich machen. Ziel des Projektes ist es, prototypische mathematische Modelle und Algorithmen zu entwickeln, die die vielfach erhobenen und vorhandenen individuellen medizinischen Daten integrativ zusammenführen. Die Menge vorhandener Patientendaten soll so automatisch in Vorschläge für Diagnosen und Therapien übersetzt werden können. Mediziner müssen täglich unter Zeitdruck wichtige Entscheidung treffen. Kardiologen anhand eines EKGs in Minuten über mögliche Ursachen von Unstimmigkeiten befinden, Onkologen anhand von Labormarkern Dosis und Behandlungsdauer von Chemotherapien festlegen , so Prof. Sebastian Sager. Diese komplexen Entscheidungen basieren gewöhnlich auf ihrem im Laufe der Jahre angesammelten Expertenwissen, das aber eben nicht allen Patienten zur Verfügung steht und auch nicht ohne weiteres übertragbar ist. Andererseits werden in Kliniken und Arztpraxen Unmengen von Daten erhoben, die aus unserer Sicht nur unzureichend für ärztliche Entscheidungen hinzugezogen werden. Sie in ihrer ganzen Komplexität zu nutzen und gleichzeitig das Wesentliche heraus zu heben, soll durch unsere mathematischen Modelle möglich werden. Wir wollen Software entwickeln, die mit der Fülle der Daten umgehen kann und die die Entscheidungen der Mediziner faktenorientiert und nachvollziehbar unterstützt. So wie ein Flugsimulator Piloten in verschiedenen Szenarien trainiert, könnten dann auch auf individuellen Patientendaten basierende Krankheitssimulatoren sowohl in der Ausbildung eingesetzt werden, als auch im klinischen Alltag ärztliche Diagnosen sicherstellen und Therapieansätze optimieren. Krankheitsverläufe würden vorausberechnet und sichtbar gemacht werden können.
Das Projekt wird gefördert durch den Europäischen Forschungsrat (ERC) im EU-Rahmenprogramm für Forschung und Innovation Horizont 2020 (Grant Agreement Nr. 647573).
Situationsbedingtes und verkehrseffizientes Fahren
Laufzeit: 01.03.2017 bis 28.02.2020
Das Projekt ist eine Auftragsforschung der Volkswagen AG, bei der mathematische und systemtheoretische Forschung im Bereich der Verkehrswissenschaft betrieben wird. Genauer geht es um die Entwicklung neuer Methoden, die die Analyse innerstädtischen Verkehrs und einen Transfer in Fahrerassistenzsysteme erlauben. Diese Methoden sollen zum einen die Situationserkennung (Arbeitsgruppe Findeisen), zum anderen die Betrachtung optimaler Verkehrsflüsse und Verhaltensweisen (Arbeitsgruppe Sager) abdecken.
Ein zentraler Punkt des Forschungsauftrages ist die Entwicklung von mathematischen Modellen, Algorithmen und Maßnahmen zur Steigerung der verkehrlichen Leistung in verschiedenen Verkehrssituationen. Insbesondere werden Algorithmen erarbeitet, die zu einer verkehrlichen Verbesserung an innerstädtischen Ampelkreuzungen führen. Weiterhin sollen Optimierungsprobleme zur Berechnung bestmöglichen Verhaltens der Fahrer und Infrastruktureinheiten bezüglich vorher definierter Größen untersucht werden. Ziel ist die Erstellung mathematischer Modelle und Algorithmen, die möglichst komplexe und realistische Verkehrssituationen abbilden und in vertretbarer Zeit lösen können.
ERC Proof of Concept Grant ISITFLUTTER: diagnosis app for regular aTrial arrhytmia like Flutter
Laufzeit: 01.10.2016 bis 31.03.2018
Optimierung zur Diagnose von Herzrhythmusstörungen
Innerhalb des ERC Grant Projektes MODEST arbeiten wir an einer neuen Methode zur EKG Diagnose, die auf mathematischer Optimierung beruht. So ist es selbst für Experten oftmals schwierig, unregelmäßige EKGs zuverlässig zu diagnostizieren. Dieses ist aber von großer Relevanz, da unterschiedliche Behandlungsstrategien (Ablation oder medikamentös) resultieren. Der von uns patentierte Algorithmus hat dagegen in einer umfangreichen klinischen Studie Bestwerte erzielt.
Er basiert auf einer inversen Fragestellung: wie gut lässt sich ein mathematisches Modell, das ein reguläres Eingangssignal (also gerade kein Vorhofflimmern), dafür aber unregelmäßige Überleitungen im sogenannten AV-Knoten abbildet, an die konkreten Messwerte aus dem EKG anpassen? Wenn dies sehr gut gelingt, dann interpretieren wir dies als eine Indikation dafür, dass kein Vorhofflimmern vorliegt. Ein großer Vorteil unseres Ansatzes ist, dass er allein auf den R-Zacken, also den gut erkennbaren großen Ausschlägen im EKG resultiert. Damit entfällt die Abhängigkeit von den oft verrauschten kleineren Zacken, unter der konkurrierende Ansätze leiden.
Wir haben eine App entwickelt, die die Zeitpunkte der großen Zacken automatisch aus einem fotografierten EKG oder aber aus den Pieptönen eines Herzmonitors rekonstruiert, und aufgrund dieser Zeitreihe eine Diagnose erstellt.
Ziel des Projektes isitFlutter ist es, die Marktfähigkeit dieser App zu evaluieren, die diese innovative Methode zur Entscheidungsunterstützung in die klinische Praxis bringt. Hierzu gehört die Klärung von patentrechtlichen Aspekten, die Zulassung als medizinisches Produkt, die Weiterentwicklung der Benutzeroberfläche, und eine klinische Studie. Beteiligt sind das Universitäts-Spinoff mathe.medical GmbH und die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg.
Das Projekt wird gefördert durch den Europäischen Forschungsrat (ERC) im EU-Rahmenprogramm für Forschung und Innovation Horizont 2020 (Grant Agreement Nr. 727417).
Optimization of car to traffic light communication
Laufzeit: 01.09.2013 bis 31.08.2016
Eine optimierte Kommunikation, Schaltung von Ampelanlagen und Betriebsweise von Automobilen soll zu einem insgesamt verbesserten Verkehrsfluss mit weniger Emissionen führen. Ziel der Kooperation mit VW ist es, mathematische Modelle zu erstellen und zur Optimierung in Echtzeit zu nutzen.
Nichtlineare gemischt-ganzzahlige Optimierung und Optimale Steuerung stark gekoppelter Industrieprozesse
Laufzeit: 01.07.2013 bis 30.06.2016
Ziel des Vorhabens ist es, neue mathematische Verfahren der nichtlinearen, dynamischen, gemischt-ganzzahligen Optimierung und Optimalen Steuerung zu entwickeln und die anspruchsvollen prototypischen Aufgaben der Industriepartner zu lösen. Diese Aufgaben beinhalten optimale An- und Abfahrvorgänge für komplexe verfahrenstechnische Trennanlagen mit geschalteten Eingangsgrößen und dynamischen Verschaltungsänderungen (BASF), effiziente Betriebsweisen von Hybrid-LKW unter Berücksichtigung von Wärmekopplung und -rekuperation (Daimler) und den optimalen Betrieb von innovativen Wärmepumpen in Elektrofahrzeugen (TLK-Thermo). Das Vorhaben trägt damit wesentlich zu mindestens zwei Feldern der Hightech-Strategie der Bundesregierung bei: Klima und Energie sowie Mobilität der Zukunft, letzteres mit besonderer Betonung auf Elektromobilität und innovativen Hybridantrieben. Die Methoden werden in vier eng verzahnten Teilprojekten von Partnern der Universitäten Heidelberg, Magdeburg und Marburg unter Beteiligung von Nachwuchswissenschaftlern gemeinsam mit den Industriepartnern entwickelt und erprobt. Die Ergebnisse der Teilprojekte und die Integration der darin entwickelten Verfahren werden den Industriepartnern zur weiteren Nutzung übergeben. Darüber hinaus haben sie große Bedeutung für andere stark gekoppelte Prozesse, etwa bei der Optimierung komplexer Energienetzwerke. Für die Angewandte Mathematik werden neue Forschungsfelder im Bereich Optimierung und Numerik erschlossen.
Moderne Methoden des Dynamic Pricing
Laufzeit: 01.01.2013 bis 31.12.2015
In vielen Industriezweigen kommt heute zur Festlegung eines Verkaufspreises Revenue Management zum Einsatz. Revenue Management wurde Ende der 80er Jahre in der Airline-Industrie erstmalig angewendet. Dabei ging es darum, zu vorher festgelegten Preisstrukturen die optimalen Absatzmengen zu bestimmen. Mit einfachen Worten: Den richtigen Sitz zum richtigen Zeitpunkt an den richtigen Kunden zum richtigen Preis zu verkaufen. Basis dafür sind Methoden der Statistik zur Nachfrageprognose und die Methoden der Optimierung zur Preis-Mengen-Optimierung.In den letzten Jahren wurden die Methoden sukzessive erweitert. Eine Variante wird als Dynamic Pricing bezeichnet. Dabei wird davon ausgegangen, dass jeweils immer nur zu einem Preis im Markt verkauft werden kann. Aufgabe ist es nun, bei gegebenen Preispunkten die optimalen Zeitpunkte zu bestimmen, an denen diese Preispunkte aktiv sind. Ziel des Projektes ist es, moderne Methoden der Optimierung mit aktueller Statistik so zu verbinden, dass eine verlässliche und effiziente Planung ermöglicht wird.
calcHEAT Vorhofflimmern
Laufzeit: 01.09.2013 bis 31.08.2015
Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Kommerzialisierung einer Diagnosesoftware im bedeutenden Wachstumsmarkt der kardiovaskulären Datenauswertung. Dieses Projekt wird von der Klaus-Tschira-Stiftung gefördert.Das globale Marktvolumen in diesem Bereich belief sich im Jahr 2010 auf etwa 1,6 Mrd. Euro. Klinischer Hintergrund des Projekts ist die mangelhafte Erkennung und damit verbundene medizinische Unterversorgung von Patienten mit Vorhoftachykardien. Erst durch den Einsatz intelligenter Computeralgorithmen wird es möglich sein, die Erkennungsrate zu verbessern und diese Patienten einer adäquaten Therapie zuzuführen. Alleinstellungsmerkmal ist eine als Patent angemeldete Verknüpfung medizinischen Wissens und effizienter mathematischer Nicht-Standardmethoden. Als Einsatzort des Algorithmus im Sinne einer Embedded Software eignen sich alle elektronischen Geräte, die elektrokardiographische Daten aufnehmen und verarbeiten. Parallel dazu ist die Entwicklung einer Stand Alone Software bzw. einer Web-Anwendung geplant. Als Vorarbeiten wurden eine umfangreiche Datensammlung angelegt und ein Softwareprototyp erstellt. Dieser wurde erfolgreich als „Proof-of-Concept“ für Literaturbeispiele und ergänzend für erste klinische Fälle in Heidelberg eingesetzt.Das Projektteam rekrutiert sich aus hervorragend ausgebildeten und motivierten Absolventen der Kardiologie des Universitätsklinikums Heidelberg und des Instituts für Mathematische Optimierung in Magdeburg.
EMBOCON
Laufzeit: 15.01.2010 bis 14.07.2013
Moderne mathematische Verfahren sollen weiterentwickelt und über eine offene Softwareplattform an eine Vielzahl von praktisch relevanten Steuerprozessen gekoppelt werden. Besondere Herausforderung ist hierbei, dass einbettete Hardware eingesetzt wird, beispielsweise Steuergeräte in LKWs oder Controller auf Windenergie-erntenden Flugdrachen.
Optimal Control of Periodic Adsorption Processes
Laufzeit: 01.10.2009 bis 30.09.2012
Periodische Adsorptionsprozesse sind in der Verfahrenstechnik ein etabliertes Verfahren zur Separation, beispielsweise für feine Chemikalien oder Pharmazeutika. Neuere Entwicklungen beinhalten die gleichzeitige Betrachtung von Separations- mit Reaktionsprozessen. Die hieraus resultierenden Möglichkeiten zur Optimierung können nur durch einen auf first-principles-Modellierung basierenden Ansatz genutzt werden. Hierzu ist eine Weiterentwicklung mathematischer Methoden zur Behandlung von zeitabhängigen, periodischen und räumlich verteilten Prozessen notwendig.
Moderne Methoden des Dynamic Pricing
Laufzeit: 01.07.2009 bis 30.06.2012
In vielen Industriezweigen kommt heute zur Festlegung eines Verkaufspreises Revenue Management zum Einsatz. Revenue Management wurde Ende der 80er Jahre in der Airline-Industrie erstmalig angewendet. Dabei ging es darum, zu vorher festgelegten Preisstrukturen die optimalen Absatzmengen zu bestimmen. Mit einfachen Worten: Den richtigen Sitz zum richtigen Zeitpunkt an den richtigen Kunden zum richtigen Preis zu verkaufen. Basis dafür sind Methoden der Statistik zur Nachfrageprognose und die Methoden der Optimierung zur Preis-Mengen-Optimierung. In den letzten Jahren wurden die Methoden sukzessive erweitert. Eine Variante wird als Dynamic Pricing bezeichnet. Dabei wird davon ausgegangen, dass jeweils immer nur zu einem Preis im Markt verkauft werden kann. Aufgabe ist es nun, bei gegebenen Preispunkten die optimalen Zeitpunkte zu bestimmen, an denen diese Preispunkte aktiv sind. Ziel des Projektes ist es, moderne Methoden der Optimierung mit aktueller Statistik so zu verbinden, dass eine verlässliche und effiziente Planung ermöglicht wird.
2024
Begutachteter Zeitschriftenartikel
A qnumerical study of transformed mixed-integer optimal control problems
Sager, Sebastian; Tetschke, Manuel; Zeile, Clemens
In: Mathematical programming computation - Berlin : Springer . - 2024, insges. 37 S. [Online first]
Source detection on graphs
Weber, Tobias; Kaibel, Volker; Sager, Sebastian
In: Optimization and engineering - Dordrecht [u.a.] : Springer Science + Business Media B.V, Bd. 25 (2024), S. 1151-1177
DynamicOED.jl - a Julia package for solving optimumexperimental design problems
Martensen, Carl Julius; Plate, Christoph; Sager, Sebastian
In: The journal of open source software - [Erscheinungsort nicht ermittelbar] : [Verlag nicht ermittelbar], Bd. 9 (2024), Heft 98, insges. 5 S.
Second-order partial outer convexification for switched dynamical systems
Plate, Christoph; Sager, Sebastian; Stoll, Martin; Tetschke, Manuel
In: IEEE transactions on automatic control / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : Institute of Electrical and Electronics Engineers, Bd. 69 (2024), Heft 7, S. 4643-4656
2023
Buchbeitrag
Towards machine learning of power-2-methanol processes
Martensen, Carl Julius; Plate, Christoph; Keßler, Tobias; Kunde, Christian; Kaps, Lothar; Kienle, Achim; Seidel-Morgenstern, Andreas; Sager, Sebastian
In: Computer aided chemical engineering - Amsterdam [u.a.] : Elsevier, Bd. 52 (2023), S. 561-568
Begutachteter Zeitschriftenartikel
AML consolidation therapy - timing matters
Reimann, Adrian-Manuel; Schalk, Enrico; Jost, Felix; Mougiakakos, Dimitrios; Weber, Daniela; Döhner, Hartmut; Recher, Christian; Dumas, Pierre-Yves; Ditzhaus, Marc; Fischer, Thomas; Sager, Sebastian
In: Journal of cancer research and clinical oncology - Berlin : Springer, Bd. 149 (2023), Heft 15, S. 13811-13821
On convergence of binary trust-region steepest descent
Manns, Paul; Hahn, Mirko; Kirches, Christian; Leyffer, Sven; Sager, Sebastian
In: Journal of nonsmooth analysis and optimization - Essen : Christian Clason, Fakultät für Mathematik, Universität Duisburg-Essen, Bd. 4 (2023), Artikel 10164, insges. 26 S.
Pharmacokinetic-pharmacodynamic modeling of maintenance therapy for childhood acute lymphoblastic leukemia
Gebhard, Anna; Lilienthal, Patrick; Metzler, Markus; Rauh, Manfred; Sager, Sebastian; Schmiegelow, Kjeld; Toksvang, Linea Natalie; Zierk, Jakob
In: Scientific reports - [London] : Macmillan Publishers Limited, part of Springer Nature, Bd. 13 (2023), Heft 1, Artikel 11749, insges. 15 S.
A Gauss-Newton-based decomposition algorithm for nonlinear mixed-integer optimal control problems
Bürger, Adrian; Zeile, Clemens; Altmann-Dieses, Angelika; Sager, Sebastian; Diehl, Moritz
In: Automatica - Amsterdam [u.a.] : Elsevier, Pergamon Press, Bd. 152 (2023), Artikel 110967, insges. 9 S.
Digital twins in oncology
Sager, Sebastian
In: Journal of cancer research and clinical oncology - Berlin : Springer, Bd. 149 (2023), Heft 9, S. 5475-5477
Binary optimal control by trust-region steepest descent
Hahn, Mirko; Leyffer, Sven; Sager, Sebastian
In: Mathematical programming - Berlin : Springer, Bd. 197 (2023), Heft 1, S. 147-190
2022
Buchbeitrag
Decomposition and approximation for PDE-constrained mixed-integer optimal control
Hahn, Mirko; Kirches, Christian; Manns, Paul; Sager, Sebastian; Zeile, Clemens
In: Non-Smooth and Complementarity-Based Distributed Parameter Systems - Cham: Springer International Publishing; Hintermüller, Michael . - 2022, S. 283-305 - ( International series of numerical mathematics; volume 172)
Begutachteter Zeitschriftenartikel
State elimination for mixed-integer optimal control of partial differential equations by semigroup theory
Thünen, Anna; Leyffer, Sven; Sager, Sebastian
In: Optimal control, applications and methods - New York, NY [u.a.]: Wiley, Bd. 43 (2022), 3, S. 867-883
Combinatorial integral approximation decompositions for mixed-integer optimal control
Zeile, Clemens; Weber, Tobias; Sager, Sebastian
In: Algorithms - Basel: MDPI, Bd. 15 (2022), 4, insges. 26 S.
Autonomous traffic at intersections - an optimization-based analysis of possible time, energy, and CO 2 savings
Le, Do Duc; Merkert, Maximilian; Sorgatz, Stephan; Hahn, Mirko; Sager, Sebastian
In: Networks - New York, NY : Wiley, Bd. 79 (2022), Heft 3, S. 338-363
2021
Buchbeitrag
Power-to-chemicals - a superstructure problem for sustainable syngas production
Garmatter, Dominik Karl; Maggi, Andrea; Wenzel, Marcus; Monem, Shaimaa; Hahn, Mirko; Stoll, Martin; Sager, Sebastian; Benner, Peter; Sundmacher, Kai
In: Mathematical Modeling, Simulation and Optimization for Power Engineering and Management - Cham: Springer International Publishing; Göttlich, Simone . - 2021, S. 145-168 - ( Mathematics in industry; volume 34)
Begutachteter Zeitschriftenartikel
An intra-cycle optimal control framework for ventricular assist devices based on atrioventricular plane displacement modeling
Zeile, Clemens; Rauwolf, Thomas; Schmeisser, Alexander; Mizerski, Jeremi Kaj; Braun-Dullaeus, Rüdiger; Sager, Sebastian
In: Annals of biomedical engineering - Dordrecht [u.a.]: Springer Science + Business Media B.V, 1972, Bd. 49 (2021), 12, S. 3508-3523
Machine learning in chemical engineering - a perspective
Schweidtmann, Artur M.; Esche, Erik; Fischer, Asja; Kloft, Marius; Repke, Jens-Uwe; Sager, Sebastian; Mitsos, Alexander
In: Chemie - Ingenieur - Technik - Weinheim: Wiley-VCH Verl., Bd. 93 (2021), 12, S. 2029-2039
On mixed-integer optimal control with constrained total variation of the integer control
Sager, Sebastian; Zeile, Clemens
In: Computational optimization and applications - New York, NY [u.a.] : Springer Science + Business Media B.V., Bd. 78 (2021), S. 575-623
Power-to-syngas - a parareal optimal control approach
Maggi, Andrea; Garmatter, Dominik; Sager, Sebastian; Stoll, Martin; Sundmacher, Kai
In: Frontiers in energy research - Lausanne: Frontiers Media, Bd. 9 (2021), insges. 16 S.
Mixed-integer optimal control under minimum dwell time constraints
Zeile, Clemens; Robuschi, Nicolò; Sager, Sebastian
In: Mathematical programming - Berlin: Springer, Bd. 188 (2021), S. 653-694
Multiphase mixed-integer nonlinear optimal control of hybrid electric vehicles
Robuschi, Nicolò; Zeile, Clemens; Sager, Sebastian; Braghin, Francesco
In: Automatica: a journal of IFAC, the International Federation of Automatic Control - Amsterdam [u.a.]: Elsevier, Pergamon Press, 123 (2021), Artikel 109325, insgesamt 10 Seiten
Optimization of pressure swing adsorption via a trust-region filter algorithm and equilibrium theory
Uebbing, Jennifer; Biegler, Lorenz T.; Rihko-Struckmann, Liisa; Sager, Sebastian; Sundmacher, Kai
In: Computers & chemical engineering: an international journal of computer applications in chemical engineering - Amsterdam [u.a.]: Elsevier Science, Bd. 151 (2021)
A finite element/neural network framework for modeling suspensions of non-spherical particles
Minakowska, Martyna; Richter, Thomas; Sager, Sebastian
In: Vietnam journal of mathematics - Singapore: Springer, Bd. 49 (2021), 1, S. 207-235
Dissertation
Optimization-based operation strategy and storage design for coupled processes
Himmel, Andreas; Sundmacher, Kai; Sager, Sebastian
In: Magdeburg, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Verfahrens- und Systemtechnik 2021, e-o, 220 Seiten [Literaturverzeichnis: Seite 161-184][Literaturverzeichnis: Seite 161-184]
Combinatorial integral decompositions for mixed-integer optimal control
Zeile, Clemens; Sager, Sebastian
In: Magdeburg, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Mathematik 2021, VIII, 254 Seiten [Literaturverzeichnis: Seite 217-237][Literaturverzeichnis: Seite 217-237]
Power-to-methane process synthesis via mixed integer nonlinear programming
Uebbing, Jennifer; Sager, Sebastian; Sundmacher, Kai
In: Magdeburg, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Mathematik 2021, XII, 167 Seiten [Literaturverzeichnis: Seite 167-182][Literaturverzeichnis: Seite 167-182]
Monomial patterns in polynomial optimization
Peters, Benjamin; Sager, Sebastian
In: Magdeburg, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Mathematik 2021, VI, 125 Seiten [Literaturverzeichnis: Seite 119-125][Literaturverzeichnis: Seite 119-125]
2020
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Optimized and personalized phlebotomy schedules for patients suffering from polycythemia vera
Lilienthal, Patrick; Tetschke, Manuel; Schalk, Enrico; Fischer, Thomas; Sager, Sebastian
In: Frontiers in physiology - Lausanne: Frontiers Research Foundation, 2007, Vol. 11 (2020), Article 328, insgesamt 19 Seiten
Spatial relationship between the pulmonary trunk and the left coronaries - systematic risk assessment based on automated three-dimensional distance measurements
Scholz, Eberhard P.; Hartlage, Christa; Bernhardt, Felix; Weber, Tobias; Salatzki, Janek; André, Florian; Lugenbiel, Patrick; Riffel, Johannes; Katus, Hugo; Sager, Sebastian
In: Heart rhythm O2 - [Amsterdam] : Elsevier, Bd. 1 (2020), Heft 1, S. 14-20, insges. 7 S.
Time-minimal set point transition for nonlinear SISO systems under different constraints
Himmel, Andreas; Sager, Sebastian; Sundmacher, Kai
In: Automatica: a journal of IFAC, the International Federation of Automatic Control - Amsterdam [u.a.]: Elsevier, Pergamon Press, Volume 114 (2020), article 108806
Multiphase mixed-integer nonlinear optimal control of hybrid electric vehicles
Robuschi, Nicolò; Zeile, Clemens; Sager, Sebastian; Braghin, Francesco; Cheli, Federico
In: Optimization online: an eprint site for the optimization community - Philadelphia, PA . - 2020, insges. 12 S.
Model-based simulation of maintenance therapy of childhood acute lymphoblastic leukemia
Jost, Felix; Zierk, Jakob; Le, Thuy T. T.; Raupach, Thomas; Rauh, Manfred; Suttorp, Meinolf; Stanulla, Martin; Metzler, Markus; Sager, Sebastian
In: Frontiers in physiology - Lausanne : Frontiers Research Foundation - Volume 11(2020), article 217, 13 Seiten
Model-based optimal AML consolidation treatment
Jost, Felix; Schalk, Enrico; Weber, Daniela; Döhner, Hartmut; Fischer, Thomas; Sager, Sebastian
In: IEEE transactions on biomedical engineering: a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society/ Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY: IEEE, 1964, Bd. 67.2020, 12, S. 3296-3306
Optimized and personalized phlebotomy schedules for patients suffering from polycythemia vera
Lilienthal, Patrick; Tetschke, Manuel; Schalk, Enrico; Fischer, Thomas; Sager, Sebastian
In: Frontiers in physiology - Lausanne: Frontiers Research Foundation, 2007, Vol. 11.2020, Art. 328, insgesamt 19 Seiten
CO2 methanation process synthesis by superstructure optimization
Uebbing, Jennifer; Rihko-Struckmann, Liisa; Sager, Sebastian; Sundmacher, Kai
In: Journal of CO2 utilization - Amsterdam [u.a.]: Elsevier, 20 (2020), Article 101228, insgesamt 15 Seiten
Nicht begutachteter Zeitschriftenartikel
On Mixed-Integer Optimal Control with Constrained Total Variation of the Integer Control
Sager, Sebastian; Zeile, Clemens
In: Optimization Online: an eprint site for the optimization community - Mathematical Optimization Society . - 2020, insges. 32 S.
A personalized switched systems approach for the optimal control of ventricular assist devices based on atrioventricular plane displacement
Zeile, Clemens; Rauwolf, Thomas; Schmeisser, Alexander; Mizerski, Jeremi Kaj; Braun-Dullaeus, Rüdiger C.; Sager, Sebastian
In: bioRxiv beta - Cold Spring Harbor : Cold Spring Harbor Laboratory, NY . - 2020, S. 1-13
Convexification of polynomial optimization problems by means of monomial patterns
Averkov, Gennadiy; Peters, Benjamin; Sager, Sebastian
In: De.arxiv.org - [S.l.]: Arxiv.org, 2020, article 1901.05675, 36 Seiten
2019
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Mathematical models for cytarabine-derived myelosuppression in acute myeloid leukaemia
Jost, Felix; Schalk, Enrico; Rinke, Kristine; Fischer, Thomas; Sager, Sebastian
In: PLOS ONE - San Francisco, California, US: PLOS, 2006, Volume 14.2019, 7, article e0204540, insgesamt 26 Seiten
The asymptotic error of chaos expansion approximations for stochastic differential equations
Huschto, Tony; Podolskij, Mark; Sager, Sebastian
In: Modern stochastics: theory and applications - [Vilnius]: VTeX, 2014, Bd. 6.2019, 2, S. 145-165, insges. 21 S.[Gesehen am 19.06.2020]
Design, implementation and simulation of an MPC algorithm for switched nonlinear systems under combinatorial constraints
Bürger, Adrian; Zeile, Clemens; Altmann-Dieses, Angelika; Sager, Sebastian; Diehl, Moritz
In: Journal of process control: a journal affiliated with IFAC, the International Federation of Automatic Control - Amsterdam [u.a.]: Elsevier Science, Bd. 81 (2019), S. 15-30
Solving quadratic programs to high precision using scaled iterative refinement
Weber, Tobias; Sager, Sebastian; Gleixner, Ambros
In: Mathematical programming computation - Berlin: Springer, Bd. 11 (2019), 3, S. 421-455
2018
Abstract
An algorithm for mixed-integer optimal control of solar thermal climate systems with MPC-capable runtime
Bürger, Adrian; Zeile, Clemens; Altmann-Dieses, Angelika; Sager, Sebastian; Diehl, Moritz
In: 2018 European Control Conference (ECC) , 2018 - Limassol, Cyprus ; European Control Conference (17.:2018) - Paper ThA9.6 [Konferenz: 2018 European Control Conference (ECC), June 12-15, 2018, Limassol, Cyprus]
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Computational approaches for mixed integer optimal control problems with indicator constraints
Jung, Michael; Kirches, Christian; Sager, Sebastian; Sass, Susanne
In: Vietnam journal of mathematics - Singapore : Springer, Bd. 46 (2018), Heft 4, S. 1023-1051, insges. 29 S. [Gesehen am 07.11.2019]
Global optimal control with the direct multiple shooting method
Diedam, Holger; Sager, Sebastian
In: Optimal control, applications and methods - New York, NY [u.a.]: Wiley, 1996, Bd. 39.2018, 2, S. 449-470
Mathematical modeling of RBC count dynamics after blood loss
Tetschke, Manuel; Lilienthal, Patrick; Pottgießer, Torben; Fischer, Thomas; Schalk, Enrico; Sager, Sebastian
In: Processes - Basel : MDPI - Vol. 6.2018, 9, Art. 157, insgesamt 29 S.
A mathematical model of white blood cell dynamics during maintenance therapy of childhood acute lymphoblastic leukemia
Le, Thuy T. T.; Jost, Felix; Raupach, Thomas; Zierk, Jakob; Rauh, Manfred; Suttorp, Meinolf; Stanulla, Martin; Metzler, Markus; Sager, Sebastian
In: Mathematical medicine and biology: a journal of the IMA - Oxford: Univ. Press . - 2018
Optimal control of vibration-based micro-energy harvesters
Le, Thuy T. T.; Jost, Felix; Sager, Sebastian
In: Journal of optimization theory and applications - Dordrecht [u.a.]: Springer Science + Business Media, Bd. 179 (2018), 3, S. 1025-1042
Optimierung und Klinische Entscheidungsunterstützung
Sager, Sebastian
In: Mitteilungen der Deutschen Mathematiker-Vereinigung/ Deutsche Mathematiker-Vereinigung - Berlin: DMV, 1993, Bd. 26.2018, 2/3, S. 101-111
Preface: IWR Special Issue on Scientific Computing - dedicated to Hans Georg Bock on the occasion of his 70th Birthday
Jäger, Willi; Phu, Hoang Xuan; Sager, Sebastian; Schlöder, Johannes P.
In: Vietnam journal of mathematics: formerly Tạp chí Toán học (Journal of Mathematics) - Singapore: Springer, 1999, Bd. 46.2018, 4, S. 717-721
Dissertation
Tailored indirect algorithms for efficient on-line optimization of batch and semi-batch processes
Aydin, Erdal; Sundmacher, Kai; Sager, Sebastian
In: Magdeburg, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Verfahrens- und Systemtechnik 2018, xx, 119 Seiten [Literaturverzeichnis: Seite 107-113]
Inverse simulation for cardiac arrhythmia
Kehrle, Florian; Sager, Sebastian
In: Magdeburg, 2018, VIII, 162 Seiten, Illustrationen, 30 cm[Literaturverzeichnis: Seite 141-153]
Nicht begutachteter Zeitschriftenartikel
Optimization and clinical decision support
Sager, Sebastian
In: Optima: Mathematical Optimization Society newsletter - Philadelphia, Pa.: Mathematical Optimization Society, 2010 . - 2018, 104, insges. 8 S.
2017
Buchbeitrag
Robust optimization of power network operation - storage devices and the role of forecast errors in renewable energies
Matke, Carsten; Bienstok, Danie; Munoz, Gonzalo; Yang, Shuoguang; Kleinhans, David; Sager, Sebastian
In: Complex networks & their applications V - Newcastle upon Tyne, UK : Cambridge Scholars Pub, S. 809-820, 2017 - (Studies in computational intelligence; 693) [Kongress: 5th International Workshop on Complex Networks and their Applications, Milan, Italy, 30.11.-02.12, 2016]
Structure analysis of the German transmission network using the open source model SciGRID
Matke, Carsten; Medjroubi, Wided; Kleinhans, David; Sager, Sebastian
In: Advances in Energy System Optimization: Proceedings of the first International Symposium on Energy System Optimization - Cham: Springer International Publishing, S. 177-188, 2017
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Novel algorithm for accelerated electroanatomic mapping and prediction of earliest activation of focal cardiac arrhythmias using mathematical optimization
Weber, Tobias; Katus, Hugo; Sager, Sebastian; Scholz, Eberhard P.
In: Heart rhythm - New York, NY [u.a.]: Elsevier, 2004, Bd. 14.2017, 6, S. 875-882, insges. 8 S.
A web-based feedback study on optimization-based training and analysis of human decision making
Engelhart, Michael; Funke, Joachim; Sager, Sebastian
In: Journal of dynamic decision making : JDDM - Heidelberg : Univ.-Bibliothek, Vol. 3.2017, Art. 2, insgesamt 23 S.
A feedback optimal control algorithm with optimal measurement time points
Jost, Felix; Sager, Sebastian; Le, Thi Thien Thuy
In: Processes: open access journal - Basel: MDPI, Bd. 5 (2017), 1, insges. 19 S.
2016
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Modellgestützte optimale Steuerung von Biogasanlagen
Himmel, Andreas; Rihko-Struckmann, L.; Sager, Sebastian; Sundmacher, Kai
In: Chemie - Ingenieur - Technik: CIT - Weinheim: Wiley-VCH Verl., Bd. 88 (2016), 9, S. 1349-1350
Parameter estimation for leukocyte dynamics after chemotherapy
Rinke, Kristine; Jost, Felix; Findeisen, Rolf; Fischer, Thomas; Bartsch, Rainer; Schalk, Enrico; Sager, Sebastian
In: IFAC-PapersOnLine/ Internationale Förderung für Automatische Lenkung - Frankfurt: Elsevier, Bd. 49 (2016), 26, S. 44-49
Optimum experimental design for patient specific mathematical leukopenia models
Jost, Felix; Rinke, Kristine; Fischer, Thomas; Schalk, Enrico; Sager, Sebastian
In: IFAC-PapersOnLine/ Internationale Förderung für Automatische Lenkung - Frankfurt: Elsevier, Bd. 49 (2016), 26, S. 344-349
A simplified 2D heart model of the Wolff-Parkinson-White Syndrome
Zeile, Clemens; Scholz, Eberhard; Sager, Sebastian
In: IFAC-PapersOnLine/ Internationale Förderung für Automatische Lenkung - Frankfurt: Elsevier, Bd. 49 (2016), 26, S. 26-31
An SR1/BFGS SQP algorithm for nonconvex nonlinear programs with block-diagonal Hessian matrix
Janka, Dennis; Kirches, Christian; Sager, Sebastian; Wächter, Andreas
In: Mathematical programming computation: MPC - Berlin: Springer, 2009, Bd. 8.2016, S. 435-459, insges. 25 S.[Gesehen am 30.04.2020]
2015
Begutachteter Zeitschriftenartikel
A parallel quadratic programming method for dynamic optimization problems
Frasch, Janick V.; Sager, Sebastian; Diehl, Moritz
In: Mathematical programming computation: MPC - Berlin: Springer, Bd. 7.2015, 3, S. 289-329
The Lagrangian relaxation for the combinatorial integral approximation problem
Jung, Michael; Reinelt, Gerhard; Sager, Sebastian
In: Optimization methods & software - London [u.a.]: Taylor & Francis, Bd. 30 (2015), 1, S. 54-80, insges. 27 S.
Efficient upper and lower bounds for global mixed-integer optimal control
Sager, Sebastian; Claeys, Mathieu; Messine, Frédéric
In: Journal of global optimization: an international journal dealing with theoretical and computational aspects of seeking global optima and their applications in science, management and engineering - Dordrecht [u.a.]: Springer Science + Business Media B.V, Bd. 61.2015, 4, S. 721-743
2014
Abstract
Mathematical modelling of neutropenia of AML patients treated with chemotherapy
Rinke, Kristine; Bartsch, Rainer; Fischer, Thomas; Schalk, Enrico; Sager, Sebastian
In: Oncology research and treatment - Basel: Karger, 2014, Bd. 37.2014, Suppl. 5, P501, S. 159
Buchbeitrag
Model predictive control of autonomous vehicles
Zanon, Mario; Frasch, Janick; Vukov, Milan; Sager, Sebastian; Diehl, Moritz
In: Optimization and Optimal Control in Automotive Systems - Cham: Springer, 2014; Waschl, Harald . - 2014, S. 41-57 - (Lecture Notes in Control and Information Sciences; 455)
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Pricing conspicuous consumption products in recession periods with uncertain strength
Huschto, Tony; Sager, Sebastian
In: EURO journal on decision processes - Berlin: Springer, 2013, Bd. 2.2014, 1/2, S. 3-30
Discriminating atrial flutter from atrial fibrillation using a multilevel model of atrioventricular conduction
Scholz, Eberhard P.; Kehrle, Florian; Vossel, Stephan; Heß, Alexander; Zitron, Edgar; Katus, Hugo; Sager, Sebastian
In: Heart rhythm - New York, NY [u.a.]: Elsevier, 2004, Bd. 11.2014, 5, S. 877-884
Solving stochastic optimal control problems by a Wiener chaos approach
Huschto, Tony; Sager, Sebastian
In: Vietnam journal of mathematics: formerly Tạp chí Toán học (Journal of Mathematics) - Singapore: Springer, 1999, Bd. 42.2014, 1, S. 83-113, insges. 31 S.
2013
Abstract
Pricing conspicuous consumption products in recession periods with uncertain strength
Huschto, Tony; Sager, Sebastian
In: Optimization online. - [S.l.], 2013
Buchbeitrag
Stochastic optimal control in the perspective of the Wiener chaos
Sager, Sebastian; Huschto, Tony
In: Proceedings of the 12th European Control Conference (ECC). - Zürich, S. 3059-3064, 2013Kongress: ECC; 12 (Zürich) : 2013.07.17-19
Mixed-integer NMPC for predictive cruise control of heavy-duty trucks
Sager, Sebastian; Kirches, Christian; Bock, Hans Georg; Schlöder, Johannes P.
In: Proceedings of the 12th European Control Conference (ECC): July 17 -19, 2013, Zuerich, Switzerland - Zürich . - 2013, S. 4118-4123, insges. 6 S.Kongress: ECC 12 (Zürich : 2013.07.17-19)
An auto-generated nonlinear MPC algorithm for real-time obstacle avoidance of ground vehicles
Sager, Sebastian; Frasch, Janick; Gray, Andrew; Zanon, Mario; Ferreau, Hans Joachim; Borrelli, Francesco; Diehl, Moritz
In: Proceedings of the 12th European Control Conference (ECC). - Zürich, insges. 6 S., 2013Kongress: ECC; 12 (Zürich) : 2013.07.17-19
On perspective functions and vanishing constraints in mixed-integer nonlinear optimal control
Jung, Michael; Kirches, Christian; Sager, Sebastian
In: Facets of Combinatorial Optimization/ Jünger - Berlin, Heidelberg: Springer; Jünger, Michael . - 2013, S. 387-417, insges. 31 S.
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Minimization of sewage network overflow
Joseph-Duran, Bernat; Jung, Michael; Ocampo-Martinez, Carlos; Sager, Sebastian; Cembrano, Gabriela
In: Water resources management - Dordrecht [u.a.]: Springer Science + Business Media B.V, Bd. 28 (2014), 1, S. 41-63, insges. 23 S.
Sampling decisions in optimum experimental design in the light of pontryagin's maximum principle
Sager, Sebastian
In: SIAM journal on control and optimization. - Philadelphia, Pa : Soc, Bd. 51.2013, 4, S. 3181-3207
Scientific computing for the cognitive sciences
Sager, Sebastian; Mombaur, Katja; Funke, Joachim
In: Journal of computational science. - Amsterdam [u.a.] : Elsevier, Bd. 4.2013, 4, S. 242-244
A decomposition approach for a new test-scenario in complex problem solving
Engelhart, Michael; Funke, Joachim; Sager, Sebastian
In: Journal of computational science. - Amsterdam [u.a.] : Elsevier, Bd. 4.2013, 4, S. 245-254
Relaxation methods for mixed-integer optimal control of partial differential equations
Hante, Falk Michael; Sager, Sebastian
In: Computational optimization and applications - New York, NY [u.a.]: Springer Science + Business Media B.V., Bd. 55 (2013), 1, S. 197-225, insges. 29 S.
A parametric active set method for quadratic programs with vanishing constraints
Kirches, Christian; Potschka, Andreas; Bock, Hans Georg; Sager, Sebastian
In: Pacific journal of optimization. - Yokohama : Yokohama Publishers, Bd. 9.2013, 2, S. 275-299
2012
Buchbeitrag
Mixed-Integer DAE Optimal Control Problems: Necessary conditions and bounds
Gerdts, M.; Sager, Sebastian
In: Control and Optimization with Differential-Algebraic Constraints, SIAM, ISBN 978-1-611972-24-5, pp. 189-212
A benchmark library of mixed-integer optimal control problems
Sager, Sebastian
In: Mixed Integer Nonlinear Programming/ Lee - New York, NY: Springer Science+Business Media, LLC . - 2012, S. 631-670 - (The IMA Volumes in Mathematics and its Applications; 154)
Begutachteter Zeitschriftenartikel
The integer approximation error in mixed-integer optimal control
Sager, Sebastian; Bock, Hans Georg; Diehl, Moritz
In: Mathematical programming. - Berlin : Springer, Bd. 133.2012, 1/2, S. 1-23
Artikel in Kongressband
Mixed-Level Iteration Schemes for Nonlinear Model Predictive Control
Frasch, J.V.; Wirsching, L.; Sager, Sebastian; Bock, H.G.
In: keine Angabe
Complementary Condensing for the Direct Multiple Shooting Method
Kirches, C.; Bock, H.G.; Schlöder, J.P.; Sager, Sebastian
In: Modeling, Simulation, and Optimization of Complex Processes, HPSC 2009, Springer, pp. 195-206
2011
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Optimization as an analysis tool for human complex problem solving
Sager, S.; Barth, C.M.; Diedam, H.; Engelhart, M.; Funke, J.
In: SIAM Journal on Optimization, Vol. 21, 2011, Issue 3, S. 936-959, ISSN 10526234, 10.1137/11082018X
Combinatorial integral approximation
Sager, S.; Jung, M.; Kirches, C.
In: Mathematical Methods of Operations Research, Vol. 73, 2011, Issue 3, S. 363-380, ISSN 14322994, 10.1007/s00186-011-0355-4
Numerical solution of a conspicuous consumption model with constant control delay
Huschto, T.; Feichtinger, G.; Hartl, R.F.; Kort, P.M.; Sager, S.; Seidl, A.
In: Automatica, Vol. 47, 2011, Issue 9, S. 1868-1877, ISSN 00051098, 10.1016/j.automatica.2011.06.004
A factorization with update procedures for a KKT matrix arising in direct optimal control
Kirches, C.; Bock, H.G.; Schlöder, J.P.; Sager, S.
In: Mathematical Programming Computation, Vol. 3, 2011, Issue 4, S. 319-348, ISSN 18672949, 10.1007/s12532-011-0030-z
Block-structured quadratic programming for the direct multiple shooting method for optimal control
Kirches, C.; Bock, H.G.; Schloder, J.P.; Sager, S.
In: Optimization Methods and Software, Vol. 26, 2011, Issue 2, S. 239-257, ISSN 10556788, 10.1080/10556781003623891
Optimal control for selected cancer chemotherapy ODE models: A view on the potential of optimal schedules and choice of objective function
Engelhart, M.; Lebiedz, D.; Sager, S.
In: Mathematical Biosciences, Vol. 229, 2011, Issue 1, S. 123-134, ISSN 00255564, 10.1016/j.mbs.2010.11.007
Herausgeberschaft
Optimal control of Formula 1 race cars in a VDrift based virtual environment
Kehrle, F.; Frasch, J.V.; Kirches, C.; Sager, S.
In: IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), Vol. 18, 2011, Issue PART 1, S. 11907-11912, ISSN 14746670, 10.3182/20110828-6-IT-1002.02954
2010
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Efficient multiple objective optimal control of dynamic systems with integer controls
Logist, F.; Sager, S.; Kirches, C.; Van Impe, J.F.
In: Journal of Process Control, Vol. 20, 2010, Issue 7, S. 810-822, ISSN 09591524, 10.1016/j.jprocont.2010.04.009
Time-optimal control of automobile test drives with gear shifts
Kirches, C.; Sager, S.; Bock, H.G.; Schl̈oder, J.P.
In: Optimal Control Applications and Methods, Vol. 31, 2010, Issue 2, S. 137-153, ISSN 01432087, 10.1002/oca.892
2009
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Reformulations and algorithms for the optimization of switching decisions in nonlinear optimal control
Sager, S.
In: Journal of Process Control, Vol. 19, 2009, Issue 8, S. 1238-1247, ISSN 09591524, 10.1016/j.jprocont.2009.03.008
Direct methods with maximal lower bound for mixed-integer optimal control problems
Sager, S.; Bock, H.G.; Reinelt, G.
In: Mathematical Programming, Vol. 118, 2009, Issue 1, S. 109-149, ISSN 00255610, 10.1007/s10107-007-0185-6
- ABB
- Air Berlin
- BASF AG (Deutschland)
- Universität Heidelberg
- Volkswagen
4/2012-current: | W3 full professor at the Faculty of Mathematics, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg |
4/2012: | Habilitation at the Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg |
10/2008-3/2012: | Junior Research Group Leader at the Interdisciplinary Center for Scienti c Computing (IWR), Heidelberg |
2/2008-9/2008: | Akademischer Rat auf Zeit (former C1 assistant professor position, 3+3 years contract) at IWR, Heidelberg |
4/2007-1/2008: | Postdoc in the SIMUMAT research team on aerodynamic shape optimization, Universidad Autónoma, Madrid (E) |
10/2006-3/2007: | Akademischer Rat auf Zeit at IWR Heidelberg |
2/2006-9/2006: | Postdoc at the IWR, Heidelberg |
2/2002-2/2006: | PhD thesis Numerical methods for mixed-integer optimal control problems in mathematics, supervised by G. Reinelt and H.G. Bock (grade: summa cum laude) |
2/2002-2/2005: | Member of the International DFG Graduiertenkolleg 710 |
2/2004-4/2004: | Research stays at the Universidad Carlos III de Madrid and the Universidad de Valladolid (E) |
10/1995-12/2001: | Studies at the Universität Heidelberg, diploma in mathematics with specialization in physics/astronomy (grade: excellent) |
1/2000-5/2000: | Exchange student at the University of Ho-Chi-Minh-City (VN) |
9/1997-7/1998: | Exchange student at the Université de Montpellier (F) |
6/1994: | Abitur at the Gymnasium Westerstede |