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Choice Modeling & Optimization


Die Modellierung von Präferenzen und des Wahlverhaltens von Akteuren in Märkten und die darauf basierende Formulierung von Optimierungsmodellen bilden das Fundament der Forschung am Lehrstuhl. Die betrachteten Akteure sind in der Regel Nachfrager für Dienstleistungen (z. B. einen Flug oder eine Belieferung) oder Konsumgüter (z. B. Lebensmittel), es kann sich aber auch um Anbieter (etwa selbständige Fahrer im Rahmen des Crowdshipping) handeln.

Zur Segmentierung der Akteure entsprechend ihres Wahlverhaltens und zur Kalibrierung der darauf aufbauenden Erklärungsmodelle kommen unterschiedliche Methoden der Datenanalyse und des maschinellen Lernens zum Einsatz (z. B. Clustering und Preference Learning). Je nach betrachteter Fragestellung können im Rahmen der eigentlichen Entscheidungsunterstützung statische, deterministische oder dynamische, stochastische Optimierungsmodelle entstehen. Für den Fall, dass sich die resultierenden Optimierungsmodelle unter Einsatz von Standardsoftware nicht effizient lösen lassen, werden spezialisierte Lösungsverfahren entwickelt.