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Stochastische Zwei-Ebenen-Optimierung

 

Stochastische Zwei-Ebenen- (oder auch Bi-Level-)Modelle sind bei der Optimierung des Betriebes technischer Systeme von wachsender Bedeutung. Beispiele sind der Strommarkt oder auch das Cloud Computing. Auf der oberen Ebene offerieren Produzenten ihre Gebote (Menge und Preis). Auf der nachgelagerten, zweiten Ebene wird - zusammen mit den Geboten der Verbraucher - der Markt (wohlfahrtsoptimal) abgeglichen. Die Produzenten erfahren erst dann, welche Mengen sie zu welchen Preisen umsetzen können. Diese Rückkopplung zwischen zweiter und erster Ebene ist durch traditionelle zweistufige stochastische Optimierungsmodelle nicht darstellbar. Sie führt in die Zwei-Ebenen-Optimierung. Gebote von Mitbewerbern und Verbrauchern sind Quellen (stochastischer) Unsicherheit. Diskrete Variablen resultieren direkt aus entsprechenden Entscheidungen und indirekt aus der Charakterisierung der Optimalität in der zweiten Ebene (Komplementarität). Die stochastische Bi-Level-Optimierung und insbesondere ihre Algorithmik sind noch weitgehend unerforscht. Ziel des hier skizzierten Dissertationsvorhabens ist es, erste Verfahren für lineare diskrete Bi-Level-Probleme im Kontext der Optimierung des Betriebes technischer Systeme zu entwickeln.

 



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