von Dr. Alexander Lindermayr (Gewinner des GOR Dissertationspreises 2025)
Planung im Übersetzungsbüro
Stellen Sie sich vor, Sie leiten ein Übersetzungsbüro. Jeden Monat trudeln neue Bücher ein, die in verschiedene Sprachen übersetzt werden müssen. Ihr Team ist hochqualifiziert, aber jede Person arbeitet unterschiedlich schnell – abhängig von Sprache, Genre und persönlicher Expertise. Die Herausforderung: Die Bücher so zu verteilen, dass alle Kundinnen und Kunden möglichst schnell beliefert werden.
Ein Rechenzentrum unter Volllast
Wechseln wir die Perspektive: Sie sind Physiker*in, führen eine große Simulation durch und haben Zugriff auf Computer mit verschiedenen Hardware-Beschleunigern. Manche Berechnungen laufen auf einer GPU blitzschnell, andere profitieren eher von einer speziellen CPU. Auch hier muss entschieden werden: Welche Aufgabe soll auf welcher Maschine laufen, um das Gesamtergebnis möglichst schnell zu erhalten?
Das gemeinsame Grundproblem
Beide Szenarien sind Beispiele für Unrelated Machine Scheduling – Aufgaben (Jobs) müssen auf Maschinen verteilt werden, wobei jede Aufgabe auf jeder Maschine unterschiedlich lange dauert. Ziel kann es sein, den Gesamtabschluss zu beschleunigen oder die durchschnittliche Bearbeitungszeit zu minimieren.
Drei Informationswelten
In meiner Dissertation habe ich Algorithmen entwickelt, die in drei Settings funktionieren:
- Offline – alle Daten sind im Voraus bekannt
- Online – Aufgaben oder ihre Dauer werden erst nach und nach bekannt.
- Learning-augmented – Algorithmen nutzen Vorhersagen, um bessere Entscheidungen zu treffen, auch wenn diese nicht perfekt sind.
Von der Theorie zum Einsatz im Alltag
Ausgehend von einer klar formulierten mathematischen Problemstellung habe ich Verfahren entwickelt und analysiert, die in der Praxis messbaren Nutzen bringen: Sie können Produktionsanlagen effizienter auslasten oder Cloud-Server gezielter steuern und reibungsloser organisieren. Jeder dieser Ansätze bietet nicht nur praktische Lösungen, sondern ist durch strenge mathematische Garantien abgesichert. Selbst unter Unsicherheit liefern sie verlässliche Ergebnisse mit starken Garantien.