Postanschrift
Helmut-Schmidt-Universität
Universität der Bundeswehr
Institut für Management Science und Operations Research
Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Postfach 700822
22039 Hamburg
Besucheranschrift
Helmut-Schmidt-Universität
Universität der Bundeswehr
Institut für Management Science and Operations Research
Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Holstenhofweg 85
22043 Hamburg (-Wandsbek)
Gebäude H1, Raum 2222
Telefon: +49 (0)40 – 65 41 – 28 67
Fax: +49 (0)40 – 65 41 – 27 80 (Fakultätsverwaltung)
E-Mail: florian.jaehn@hsu-hh.de
Postanschrift
Helmut-Schmidt-Universität
Universität der Bundeswehr
Institut für Management Science und Operations Research
Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Postfach 700822
22039 Hamburg
Besucheranschrift
Helmut-Schmidt-Universität
Universität der Bundeswehr
Institut für Management Science und Operations Research
Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Holstenhofweg 85
22043 Hamburg (-Wandsbek)
Gebäude H1, Raum 2221
Telefon: +49 (0)40 – 65 41 – 35 85
Fax: +49 (0)40 – 65 41 – 27 80 (Fakultätsverwaltung)
E-Mail: finn.meissner@hsu-hh.de
Sprechstunden: Montags 13 – 15 Uhr
Postanschrift
Helmut-Schmidt-Universität
Universität der Bundeswehr
Institut für Management Science und Operations Research
Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Postfach 700822
22039 Hamburg
Besucheranschrift
Helmut-Schmidt-Universität
Universität der Bundeswehr
Institut für Management Science und Operations Research
Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Holstenhofweg 85
22043 Hamburg (-Wandsbek)
Gebäude H1, Raum 2220
Telefon: +49 (0)40 – 65 41 – 35 16
Fax: +49 (0)40 – 65 41 – 27 80 (Fakultätsverwaltung)
E-Mail: s.neumann@hsu-hh.de
Postanschrift
Helmut-Schmidt-Universität
Universität der Bundeswehr
Institut für Management Science und Operations Research
Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Postfach 700822
22039 Hamburg
Besucheranschrift
Helmut-Schmidt-Universität
Universität der Bundeswehr
Institut für Management Science und Operations Research
Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Holstenhofweg 85
22043 Hamburg (-Wandsbek)
Gebäude H1, Raum 2220
Telefon: +49 (0)40 – 65 41 – 32 08
Fax: +49 (0)40 – 65 41 – 36 38
E-Mail: andreas.hipp@hsu-hh.de
Postanschrift
Helmut-Schmidt-Universität
Universität der Bundeswehr
Institut für Management Science und Operations Research
Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Postfach 700822
22039 Hamburg
Besucheranschrift
Helmut-Schmidt-Universität
Universität der Bundeswehr
Institut für Management Science und Operations Research
Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Holstenhofweg 85
22043 Hamburg (-Wandsbek)
Gebäude H1, Raum 2128
Telefon: +49 (0)40 – 65 41 – 33 45
Fax: +49 (0)40 – 65 41 – 36 38
Sprechstunden: Mo.-Do. 09.00-17.30 Uhr
E-Mail: hofmannk@hsu-hh.de
Frank Wiedra
E-Mail: frank.wiedra@hsu-hh.de
Kathrin Möller
E-Mail: e777931@hsu-hh.de
Prof. Dr. rer. pol. Ulrich Tüshaus
Telefon: +49 (0)40 – 65 41 – 33 45 (Sekretariat K. Hofmann)
Fax: +49 (0)40 – 65 41 – 27 80 (Fakultätsverwaltung)
E-Mail: ulrich.tueshaus@hsu-hh.de
Dr. Christian Stürck
Postanschrift
Helmut-Schmidt-Universität
Universität der Bundeswehr
Postfach 700822
22039 Hamburg
Besucheranschrift
Helmut-Schmidt-Universität
Universität der Bundeswehr
Hanseatenbereich
Stoltenstraße 13
22119 (-Horn)
Gebäude 4, Raum 32
Telefon: +49 (0)40 – 65 41 – 44 75
Sprechstunde: nach Vereinbarung
E-Mail: christian.stuerck@hsu-hh.de
Modelle
Die Entscheidungsunterstützung durch das Operations Research beginnt mit einer geeigneten Modellierung der Problemstellung. Fortschritte bei der Entwicklung von Modellierungssprachen eröffnen neue Wege, die jeweiligen Aufgabenstellungen schnell, genau und dennoch nahezu intuitiv zu beschreiben. Für die effiziente Bearbeitung von komplexen Problemstellungen – oft innerhalb enger zeitlicher Grenzen – ist jedoch mehr erforderlich.
Um diesen Prozess der Modellierung zu unterstützen, wird am Institut eine Bibliothek zu Optimierungsmodellen aufgebaut. Prototypische Implementierungen zeigen, wie bestimmte Eigenschaften eines Problems (etwa logische Nebenbedingungen) in Konstrukte eines linearen Modells übertragen bzw. in einer typischen Modellierungssprache formuliert werden können. Vollständige Modelle klassischer Optimierungsprobleme können entweder direkt verwendet werden oder als Ausgangspunkt für eine Adaption oder Weiterentwicklung dienen. Die einzelnen Elemente der Modellbibliothek werden dokumentiert und u. a. nach Grundlagen, alternativen Modellierungs- und Implementierungsansätzen und Anwendungen erschlossen.
Verfahren
Bei der Analyse und Entwicklung von Optimierungsverfahren werden zum einen Optimierungsverfahren für konkret vorliegende Anwendungen gezielt angepasst und erweitert; dazu wird auch auf bereits vorhandene Komponenten (frei verfügbare oder kommerzielle Klassenbibliotheken) zurückgegriffen.
Zum anderen wird die Möglichkeit genutzt, unterschiedliche algorithmische Konzepte zu vergleichen und ggf. neu zu kombinieren, ohne alle Komponenten selbst von Grund auf entwickeln zu müssen.
Die Verwendung von Bibliotheken kommerzieller Programme wird Optimierungssysteme ermöglichen, die teils aus speziell entwickelten, adaptierten Bestandteilen, teils aus allgemein einsetzbaren kommerziellen Modulen bestehen.
Projekte
Personaleinsatzplanung
Ein bedeutendes Anliegen sowohl von öffentlichen als auch privaten Unternehmen ist es, das zur Verfügung stehende Personal möglichst wirkungsvoll im Sinne der Unternehmensziele einzusetzen.Insbesondere wenn die tägliche Betriebszeit aufgrund technischer oder betrieblicher Notwendigkeiten die Arbeitszeit des einzuplanenden Personals übersteigt – wie etwa in Krankenhäusern, bei Fluggesellschaften oder in Kraftwerken –, ist die Ermittlung des optimalen Personaleinsatzes eine hoch komplexe Planungsaufgabe.
Die Berücksichtigung von gesetzlichen und betrieblichen Arbeitsregeln führt häufig zu einem mathematischen Modell, das logische Bedingungen enthält.
Diese Problemstellung wird in drei Richtungen untersucht.
Es werden neue Modellierungstechniken entwickelt, die es erlauben, logische Bedingungen algebraisch abzubilden und die resultierenden Modelle mittels Mathematischer Programmierung effizient zu lösen.
Eine alternative Modellformulierung und Lösungstechnik bietet die Constraint-Programmierung: Sie stellt Konstrukte bereit, die es erlauben, logische Bedingungen direkt abzubilden.
Schließlich wird versucht, die jeweiligen Stärken der Mathematischen Programmierung und der Constraint-Programmierung in hybriden Modellen miteinander zu verbinden.
Energieversorgung
Zu zentralen Planungs- und Entscheidungsaufgaben in Energieunternehmen werden typische Optimierungsmodelle zusammengestellt, beschrieben sowie nach Struktur und Eigenschaften charakterisiert; darauf aufbauend können dann Schwerpunkte für eigene Modellentwicklungen identifiziert werden.
Um im grenzüberschreitenden Energiehandel die Preisunterschiede zwischen verschiedenen Märkten besser zu berücksichtigen, wird ein Modell entwickelt, mit dem die verschiedenen Bezugs- und Absatzmöglichkeiten optimal genutzt werden; eine Sensitivitätsanalyse ermöglicht es, Kapazitätsengpässe zu erkennen und etwaige Kapazitätserweiterungen zu bewerten.
Simulation
Bei betrieblichen Problemstellungen müssen normalerweise zufällige oder quasizufällige Einflussgrößen berücksichtigt werden. Um die Wirkung dieser Einflüsse zu untersuchen, werden seit vielen Jahren Simulationen eingesetzt.
In diesem Zusammenhang wird an der Professur in zwei Richtungen geforscht: Zum einen werden Strategien und Verfahren zur Optimierung der Simulationsergebnisse untersucht, zum anderen wird der Frage nachgegangen, wie Simulationen, insbesondere Planspiele, Führungskräften helfen, ein besseres Verständnis für die betrieblichen Wertschöpfungsprozesse zu gewinnen und folglich zu besser fundierten Entscheidungen zu kommen.
Informationsverarbeitung auf Kapitalmärkten
Das Capital-Asset-Pricing-Modell und andere Kapitalmarktmodelle setzen einen perfekt informationseffizienten Markt voraus. Eine Annahme, die in der Praxis aber nicht anzutreffen ist.Die Informationsverarbeitung ist „…für die Funktionsfähigkeit des Kapitalmarktes jedoch ganz entscheidend.“ (Steiner/Bruns (2000), S. 5) Daraus ergibt sich eine nicht zu unterschätzende Bedeutung für Anlageentscheidungen und schlussendlich auch für die Aussagekraft der Kapitalmarktmodelle.
Famas Konzept der informationseffizienten Märkte hat sich dabei als eine Möglichkeit zur Kennzeichnung der Informationsverarbeitung auf Kapitalmärkten herausgestellt. Als problematisch hat sich trotz vielfältiger Untersuchungen die Beurteilung der Informationseffizienz der Märkte in der Praxis erwiesen.
Bei empirischen Untersuchungen des Marktes oder einigen Simulationsstudien, welche Wertpapierkurse nach komplexen statistischen Modellen nachbildeten, wird im allgemeinen untersucht, in wie weit die bestehenden Modelle die Wertpapierpreise erklären können. Daraus werden dann Schlüsse zur Informationseffizienz des Gesamtmarktes gezogen.
Im Gegensatz dazu wird in diesem Projekt untersucht, wie sich bestimmte Vorgaben zur Informationseffizienz in den Kursen niederschlagen. Dieses wird anhand eines Simulationsmodells untersucht. Aus dem Vergleich der Resultate mit der Praxis lassen sich dann Erkenntnisse über die Informationsverarbeitung und schlussendlich die Informationseffizienz ziehen.
Kernpunkt ist zunächst der Formulierung eines entsprechenden Informationsmodells. Basis bilden dabei die in unten stehender Abbildung dargestellten Überlegungen. Zentral sind dabei folgende Annahmen:
- Informationen wirken sich nicht auf alle Aktien gleich stark aus.
- Informationen erreichen nicht alle Marktteilnehmer gleich schnell.
- Die aus den Informationen resultierenden Preisänderungen werden von den Marktteilnehmern unterschiedlich beurteilt.
- Unterschiedliche Marktteilnehmer besitzen unterschiedliche Möglichkeiten zum Handeln.
Grundlagen
Sammlung von Literaturhinweisen mit Bezug zum Operations Research zu den Stichworten Energy, Finance, Location, Modelling, Pricing und Simulation (sortiert nach Jahr und dort nach Autor).
Letzte Änderung: 10. November 2020