Prozessoptimierung unter Unsicherheiten

In diesem Werk wird ein neues Konzept zur Lösung von Optimierungsproblemen mit unsicheren Randbedingungen und unsicheren Modellparametern vorgestellt. Lösungsansätze für lineare und nichtlineare, stationäre und dynamische Optimierungsprobleme mit Unsicherheiten werden entwickelt und auf verschiedene Optimierungsaufgaben der Industrie angewendet. 

Das Ergebnis liefert optimale und zuverlässige Entscheidungen für Prozessführung und Prozessdesign auch unter Unsicherheiten. So kann eine signifikante Steigerung sowohl der Wirtschaftlichkeit als auch der Zuverlässigkeit von Prozessen im Vergleich zu den konventionellen Entscheidungen erzielt werden.

Der Autor

Prof. Dr.-Ing. Pu Li ist Universitätsprofessor an der TU Ilmenau am Institut für Automatisierungs- und Systemtechnik.