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Department Mathematik

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Frauke Liers

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Frauke Liers

Prof. Dr. Frauke Liers

Frauke Liers
Frauke Liers

Department of Data Science (DDS)
Professur für Optimization under Uncertainty & Data Analysis

Raum: Raum 03.345
Cauerstraße 11
91058 Erlangen
  • Telefon: +49 9131 85-67151
  • Faxnummer: +49 9131 85-67162
  • E-Mail: frauke.liers@fau.de
  • Webseite: https://www.datascience.nat.fau.eu/research/groups/ouda/members/frauke-liers/

Interessen

  • Kombinatorische Optimierung
  • Gemischt-ganzzahlige lineare und nichtlineare Optimierung
  • Optimierung unter Unsicherheit, speziell robuste Optimierung

Projekte

  • Produktgestaltung disperser Systeme

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Gesamtprojekt)

    Laufzeit: 01-01-2020 - 31-12-2023
    Mittelgeber: DFG / Sonderforschungsbereich (SFB)
    URL: https://www.crc1411.research.fau.eu/
    Abstract

    Ziel ist die Entwicklung neuer Methoden zur Gestaltung nanopartikulärer Produkte durch Optimierung von Struktur-Eigenschafts- und Prozess-Strukturbeziehungen. Das Produktspektrum reicht von Einzelpartikeln bis hin zu hierarchisch organisierten, wohl geordneten Suprapartikeln, dünnen Filmen und stationären Phasen für die Chromatographie. Wir streben Durchbrüche in der kontinuierlichen Herstellung optisch aktiver Nano-partikeln (NP) an, welche in maßgeschneiderten chromatographischen Trennprozessen klassiert werden. Die Herausforderungen der Prozessierung von NP werden in vier aufeinander abgestimmten Forschungsbereichen (FB) studiert und nutzen ein umfassendes Methodenspektrum der Synthese, Klassierung, Charakteri-sierung sowie der Modellierung, Simulation und mathematischen Optimierung.Im Zentrum von FB A steht die kontinuierliche Synthese von NP in flüssiger Phase, deren Eigenschaften im Hinblick auf Absorption, Emission oder Streuung von Licht optimiert werden. Neue Methoden für die Berechnung der Wechselwirkung von Licht mit komplexen Partikelanordnungen werden entwickelt und durch Optimierung invertiert. Dabei werden möglichst skalierbare Durchflussreaktoren eingesetzt, wobei die Bildungsdynamik der NP modelliert wird. So werden Partikeln mit bekannten Eigenschaften, aber besserer Qualität und höherer Ausbeute oder neue Produkte mit neuen Eigenschaften hergestellt. Die Kopplung der Synthese mit der NP-Chromatographie im FB B erfordert die Herstellung maßgeschneiderter stationärer Phasen mit optimaler Porenstruktur sowie die Steuerung der Partikelwechselwirkungen. Die Entwicklung neuer optimierter Prozesse basiert auf eingehenden Studien der Wechselwirkungen und des Partikeltrans-ports. Im FB C erfolgt die umfassende Charakterisierung der optisch aktiven Partikeln und der stationären Phasen mit tomographischen, spektroskopischen und thermoanalytischen Methoden und der Partikeldiffusion bei erhöhter Konzentration sowie die mehrdimensionale Analyse der Partikelsysteme. Im FB D werden Modelle der Wechselwirkungen und des Transports mit einer übergreifenden Populationsbilanz verbunden, welche mit neuen mathematischen Methoden analysiert und simuliert wird. Die Eigenschaften einzelner Partikel sowie die durch Selbstorganisation hergestellten komplexen Partikelanordnungen werden unter Berück-sichtigung von Unsicherheiten optimiert.Die erstklassige Infrastruktur an den Universitäten Erlangen-Nürnberg, Duisburg-Essen sowie am Helmholtz-Institut Erlangen-Nürnberg für Erneuerbare Energien stellt die ideale Umgebung für diesen SFB dar. Dieser wird zu einer weltweit sichtbaren Plattform für die Gestaltung disperser Systeme ausgebaut. Vier Mercator-Fellows werden den SFB unterstützen. Unser Projekt enthält eine Vielzahl strategischer Maßnahmen zur Nachwuchsförderung, Gleichstellung und Wissenschaftskommunikation. Mit dem integrierten Graduiertenkol-leg setzen wir neue Standards in der Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses.

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  • Qualitätskontrolle durch robuste Optimierung

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: SFB 1411: Produktgestaltung disperser Systeme
    Laufzeit: seit 01-01-2020
    Mittelgeber: DFG / Sonderforschungsbereich (SFB)
    Abstract
    Das Ziel ist die Entwicklung, algorithmische Umsetzung und Validierung von robusten mathematischen Optimierungsmethoden, um die Herstellung partikulärer Produkte gegenüber Unsicherheiten abzusichern. Erforscht werden globale Lösungsverfahren für optimale robuste Chromatographie- sowie Syntheseprozesse mittels Reformulierung und Dekomposition. Die erzielten Ergebnisse werden in enger Abstimmung mit experimentell ausgerichteten Projekten validiert. Informationen, welche Unsicherheiten im Prozessdesign relevant sind und reduziert werden sollten, sowie Handlungsempfehlungen zur Qualitätskontrolle werden an die Projekte zurückgegeben.
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  • Holistische Optimierung von Trajektorien und Runway Scheduling

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: Holistische Optimierung von Trajektorien und Runway Scheduling
    Laufzeit: 01-09-2018 - 31-08-2022
    Mittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)
    URL: https://en.www.math.fau.de/edom/projects-edom/logistics-and-production/holistic-optimization-of-trajectrories-and-runway-schedul
    Abstract

    Efficient runway utilization is a major issue in airport operation, as capacities are (nearly) reached in many aiports. But planing is highly affected by uncertainties arising from weather changes or disruptions in the operative business. Furthermore, the planing of flight trajectories in the terminal region is by now often neglected in runway scheduling, as time efficient solution methods are mathematically challenging. The overall goal of this project is to combine trajectory and runway schedule computation including resilience against uncertainties in order to obtain stable optimal solutions.

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  • Robustifizierung physikalischer Parameter in Gasnetzen (B06) (2018 - 2022)

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: TRR 154: Mathematische Modellierung, Simulation und Optimierung am Beispiel von Gasnetzwerken
    Laufzeit: 01-07-2018 - 30-06-2022
    Mittelgeber: DFG / Sonderforschungsbereich / Transregio (SFB / TRR)
    Abstract

    Ziel ist das Studium von mit unsicherer oder unvollständiger Information behafteten Optimierungsproblemen mittels Methoden der robusten Optimierung. Beispielhaft sollen Optimierungsprobleme auf Transportnetzen robust modelliert und strukturell untersucht werden. Darauf aufbauend, sollen global optimale Lösungsverfahren entwickelt werden. Im Fokus steht die Modellierung als justierbar robuste Optimierungsprobleme, die Erforschung guter Relaxierungen sowie die effektive Implementierung in Branch-and-Bound Verfahren.

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  • Optimierte Prozesse für Trajektorie, Instandhaltung, Management von Ressourcen und Abläufen in der Luftfahrt

    (Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)

    Laufzeit: 01-01-2018 - 31-12-2022
    Mittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)
    URL: https://en.www.math.fau.de/edom/projects-edom/logistics-and-production/ops-timal-optimized-processes-for-trajectory-maintenance-
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  • Mixed-Integer Non-Linear Optimisation: Algorithms and Applications

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Gesamtprojekt)

    Laufzeit: 01-01-2018 - 31-12-2021
    Mittelgeber: Europäische Union (EU)
    URL: https://minoa-itn.fau.de/
    Abstract

    Building upon the achievements of the Marie-Curie ITN Mixed-Integer Non-Linear Optimization (MINO) (2012 - 2016), the goal of the Mixed-Integer Non-Linear Optimisation Applications (MINOA) proposal is to train the next generation of highly qualified researchers and managers in applied mathematics, operations research and computer science that are able to face the modern imperative challenges of European and international relevance in areas such as energy, logistics, engineering, natural sciences, and data analytics. Twelve Early-Stage Researchers (ESRs) will be trained through an innovative training programme based on individual research projects motivated by these applications that due to their high complexity will stimulate new developments in the field. The mathematical challenges can neither be met by using a single optimisation method alone, nor isolated by single academic partners. Instead, MINOA aims at building bridges between different mathematical methodologies and at creating novel and effective algorithmic enhancements. As special challenges, the ESRs will work on dynamic aspects and optimisation in real time, optimisation under uncertainty, multilevel optimization and non-commutativity in quantum computing. The ESRs will devise new effective algorithms and computer implementations. They will validate their methods for the applications with respect to metrics that they will define. All ESRs will derive recommendations, both for optimised MINO applications and for the effectiveness of the novel methodologies. These ESRs belong to a new generation of highly-skilled researchers that will strengthen Europe'e human capital base in R&I in the fast growing field of mathematical optimisation. The ESR projects will be pursued in joint supervision between experienced practitioners from leading European industries and leading optimisation experts, covering a wide range of scientific fields (from mathematics to quantum computing and real-world applications).

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  • Optimierung der Netzeingriffe

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: Flächenbezogene Modellierung, Simulation und Optimierung von Solar-Einspeisung, Lastfluss und Steuerung für Stromverteilnetze, unter Berücksichtigung von Einspeisungsunsicherheiten
    Laufzeit: 01-01-2018 - 31-12-2021
    Mittelgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
    URL: https://en.www.math.fau.de/edom/projects-edom/analytics/optimal-control-of-electrical-distribution-networks-with-uncertain-solar
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  • Energiemarktdesign

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: Energie Campus Nürnberg (EnCN2)
    Laufzeit: 01-01-2017 - 31-12-2021
    Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst (ab 10/2013)
    URL: http://www.encn.de/en/forschungsthemen/energiemarktdesign/
    Abstract

    Im Projekt „Energiemarktdesign“ des EnCN2 befasst sich ein Forscherteam aus ökonomen, Mathematikern und Juristen mit den wirtschaftlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen für die Transformation des Energiesystems. Ziel ist es, die Methoden der Energiemarktmodellierung weiterzuentwickeln und mit fundierten Analysen zum energiepolitischen Diskurs in Deutschland und Europa beizutragen. Im Bereich des Strommarkts liegen die Schwerpunkte insbesondere auf der Steuerungswirkung des Marktdesigns für regulierten Netzausbau und privatwirtschaftliche Investitionen, sowie der Identifikation von Rahmenbedingungen auf Verteilnetzebene, die Geschäftsmodelle regionaler Stakeholder als Flexibilitätsoptionen nutzbar zu machen. Zur Adressierung dieser komplexen ökonomischen Fragestellungen werden im Projekt „Energiemarktdesign“ auch die mathematischen Techniken entwickelt, um die Lösbarkeit der betrachteten Modelle zu gewährleisten. Eine weitere zentrale Fragestellung ergibt sich aus der wachsenden Bedeutung der Sektorkopplung. In dem Projekt sollen hierzu Modelle zur Bewertung des europäischen Gasmarktdesigns zur Anwendung kommen, die im SFB Transregio 154 zur mathematischen Modellierung, Simulation und Optimierung von Gasnetzwerken von den Projektpartnern entwickelt werden. Langfristiges Ziel der Arbeitsgruppe ist es, in einer integrierten Betrachtung änderungen am Strom- und Gasmarktdesign mit ihren Auswirkungen auf Investitionsentscheidungen untersuchen zu können

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  • Optimierung der ambulanten medizinischen Versorgung im ländlichen Raum

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Gesamtprojekt)

    Laufzeit: 01-12-2016 - 30-11-2020
    Mittelgeber: BMBF / Verbundprojekt
    URL: https://en.www.math.fau.de/edom/projects-edom/analytics/optimization-of-medical-care-in-rural-environments/
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  • Einrichtung eines Integrierten Graduiertenkollegs (MGK) (2014 - 2022)

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: TRR 154: Mathematical Modelling, Simulation and Optimisation Using the Example of Gas Networks
    Laufzeit: seit 01-07-2014
    Mittelgeber: DFG / Sonderforschungsbereich / Integriertes Graduiertenkolleg (SFB / GRK)
    Abstract
    Das Graduiertenkolleg bietet den Nachwuchswissenschafterinnen und -wissenschaftlern des TRR 154 im Rahmen eines breiten Angebotes aus Sommer- und Winterschulen, Firmenexkursionen, Vorlesungen und Kolloquien eine interdisziplinäre wissenschaftliche Ausbildung im Themenumfeld "Mathematische Modellierung, Simulation und Optimierung am Beispiel von Gasnetzwerken". Darüber hinaus werden sie mit den für einen erfolgreichen Berufsweg im industriellen und akademischen Bereich notwendigen Schlüsselqualifikationen ausgestattet.
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  • Robustifizierung physikalischer Parameter in Gasnetzen (B06) (2014 - 2018)

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: TRR 154: Mathematische Modellierung, Simulation und Optimierung am Beispiel von Gasnetzwerken
    Laufzeit: seit 01-07-2014
    Mittelgeber: DFG / Sonderforschungsbereich / Transregio (SFB / TRR)
    URL: https://en.www.math.fau.de/edom/projects-edom/energy/robustification-of-physical-parameters-in-gas-networks/
    Abstract
    Ziel ist das Studium von mit unsicherer oder unvollständiger Information behafteten Optimierungsproblemen mittels Methoden der robusten Optimierung. Beispielhaft sollen Optimierungsprobleme auf Transportnetzen robust modelliert und strukturell untersucht werden. Darauf aufbauend, sollen global optimale Lösungsverfahren entwickelt werden. Im Fokus steht die Modellierung als justierbar robuste Optimierungsprobleme, die Erforschung guter Relaxierungen sowie die effektive Implementierung in Branch-and-Bound Verfahren.
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  • Mixed-Integer Nonlinear Optimization

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: Mixed-Integer Nonlinear Optimization
    Laufzeit: 01-10-2012 - 30-09-2016
    Mittelgeber: EU - 7. RP / People / Initial Training Networks (ITN)
    URL: https://minoa-itn.fau.de/
    Abstract

    Complex decision making in enterprises should involve mathematical optimization methods, because a best choice has to be made out of a huge number of feasible options. A mathematical description of such decision processes typically involves both continuous and discrete decisions. If the latter are present, the customary modelling approach is to use integer variables, which are also used to represent all possible nonlinearities, so that the remaining part of the model is linear. This leads to Mixed-Integer Linear Optimization (MILO) problems, which can be handled nowadays by many packages, but are often very difficult to solve.Difficulty of MILO problems is often due to the fact that objective functions or constraints that are structurally nonlinear (e.g., quadratic) are linearized by introducing new integer variables. In many cases, it was observed that this is not the best way to proceed, as facing the nonlinearity directly without the new variables leads to much better results. Algorithmic technology for the resulting Mixed-Integer Nonlinear Optimization (MINO) problems is still at its early stage.The present situation is that enterprises facing a MINO problem generally give up due to the lack of efficient solvers, or try to convert it to a MILO one often too hard to be solved in practice. On the other hand, in the academia there is now an increasing expertise in MINO, which is however hardly exported outside due to the lack of interaction with the industrial world. It is the purpose of this project to help satisfy the increasing demand for highly qualified researchers receiving, at the same time, a state-of-the-art scientific training from the academia and hands-on experience with real-world applications from the industry.The researchers formed within this project, once recruited by an enterprise at the end of their training, will have the potential to apply all the available knowledge to optimize complex decision making in the real-world.

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Veröffentlichungen

2023

  • Aigner KM., Burlacu R., Liers F., Martin A.:
    Solving AC Optimal Power Flow with Discrete Decisions to Global Optimality
    In: Informs Journal on Computing (2023)
    ISSN: 1091-9856
    URL: https://opus4.kobv.de/opus4-trr154/frontdoor/index/index/searchtype/all/docId/323/start/0/rows/10
    BibTeX: Download
    (Techreport)
  • Aigner KM., Bärmann A., Braun K., Liers F., Pokutta S., Schneider O., Sharma K., Tschuppik S.:
    Distributionally Robust Optimization over Time
    (2023)
    URL: https://opus4.kobv.de/opus4-trr154/frontdoor/index/index/docId/496
    BibTeX: Download
  • Hoch B., Liers F., Neumann S., Zaragoza Martínez FJ.:
    The Non-Stop Disjoint Trajectories Problem
    (2023)
    BibTeX: Download
  • Wagner F., Bärmann A., Liers F., Weissenbäck M.:
    Improving Quantum Computation by Optimized Qubit Routing
    (2023)
    URL: https://arxiv.org/pdf/2206.01294.pdf
    BibTeX: Download

2022

  • Aigner KM., Clarner JP., Liers F., Martin A.:
    Robust Approximation of Chance Constrained DC Optimal Power Flow under Decision-Dependent Uncertainty
    In: European Journal of Operational Research (2022)
    ISSN: 0377-2217
    DOI: 10.1016/j.ejor.2021.10.051
    URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0377221721009000
    BibTeX: Download
    (online publication)
  • Aigner KM., Schaumann P., von Loeper F., Martin A., Schmidt V., Liers F.:
    Robust DC Optimal Power Flow with Modeling of Solar Power Supply Uncertainty via R-Vine Copulas
    In: Optimization and Engineering (2022)
    ISSN: 1389-4420
    DOI: 10.1007/s11081-022-09761-0
    URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s11081-022-09761-0
    BibTeX: Download
  • Anjos M., Hante FM., Liers-Bergmann F.:
    Special issue on Energy Networks
    In: Mathematical Methods of Operations Research (2022)
    ISSN: 1432-2994
    DOI: 10.1007/s00186-022-00791-z
    BibTeX: Download
  • Biefel C., Liers F., Rolfes J., Schewe L., Zöttl G.:
    Robust Market Equilibria under Uncertain Cost
    In: European Journal of Operational Research 302 (2022), S. 1230-1241
    ISSN: 0377-2217
    DOI: 10.1016/j.ejor.2022.02.030
    URL: https://opus4.kobv.de/opus4-trr154/frontdoor/index/index/searchtype/latest/docId/417/start/0/rows/10
    BibTeX: Download
  • Biefel C., Liers F., Rolfes J., Schmidt M.:
    Affinely Adjustable Robust Linear Complementarity Problems
    In: SIAM Journal on Optimization 32 (2022), S. 152-172
    ISSN: 1052-6234
    DOI: 10.1137/20M1359778
    BibTeX: Download
  • Hoch B., Liers F.:
    An integrated rolling horizon and adaptive-refinement approach for disjoint trajectories optimization
    In: Optimization and Engineering (2022)
    ISSN: 1389-4420
    DOI: 10.1007/s11081-022-09719-2
    BibTeX: Download
  • Hoch B., Liers F.:
    An Integrated Rolling Horizon and Adaptive-Refinement Approach for Disjoint Trajectories Optimization
    In: Optimization and Engineering (2022)
    ISSN: 1389-4420
    DOI: 10.1007/s11081-022-09719-2
    BibTeX: Download
  • Kreimeier T., Kuchlbauer M., Liers F., Stingl M., Walther A.:
    Towards the Solution of Robust Gas Network Optimization Problems Using the Constrained Active Signature Method
    (2022), S. 45 - 50
    ISSN: 2510-7437
    DOI: 10.48786/inoc.2022.09
    BibTeX: Download
  • Kuchlbauer M., Liers F., Stingl M.:
    Adaptive bundle methods for nonlinear robust optimization
    In: Informs Journal on Computing 34 (2022), S. 2106 - 2124
    ISSN: 1091-9856
    DOI: 10.1287/ijoc.2021.1122
    BibTeX: Download
    (Techreport)
  • Kuchlbauer M., Liers F., Stingl M.:
    Outer approximation for mixed-integer nonlinear robust optimization
    In: Journal of Optimization Theory and Applications (2022), S. 1056–1086
    ISSN: 0022-3239
    DOI: 10.1007/s10957-022-02114-y
    URL: https://opus4.kobv.de/opus4-trr154/frontdoor/index/index/docId/414
    BibTeX: Download
  • Leithäuser N., Adelhütte D., Braun K., Büsing C., Comis M., Gersing T., Johann S., Koster A., Krumke S., Liers F., Schmidt E., Schneider J., Streicher M., Tschuppik S., Wrede S.:
    Decision-Support Systems for Ambulatory Care, including Pandemic Requirements:
    Using Mathematically Optimized Solutions

    In: BMC Medical Informatics and Decision Making (2022)
    ISSN: 1472-6947
    DOI: 10.1186/s12911-022-01866-x
    URL: https://bmcmedinformdecismak.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12911-022-01866-x
    BibTeX: Download
    (Techreport)

2021

  • Adelhütte D., Braun K., Liers F., Tschuppik S.:
    Minimizing Delays of Patient Transports with Incomplete Information
    (2021)
    Open Access: http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2021/02/8242.html
    URL: http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2021/02/8242.html
    BibTeX: Download
    (Techreport)
  • Adelhütte D., Liers F.:
    Γ–counterparts for robust nonlinear combinatorial and
    discrete optimization

    (2021)
    Open Access: http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2020/05/7806.html
    URL: http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2020/05/7806.html
    BibTeX: Download
    (Techreport)
  • Antunovic A., Amiri E., Biefel C., Steinbock G., Aulin J., Liers F., Gerstacker W.:
    Dynamic Sectorization in Multi-Panel Massive MIMO Systems
    2021 IEEE 4th 5G World Forum (, 13-10-2021 - 15-10-2021)
    BibTeX: Download
  • Dienstbier J., Aigner KM., Rolfes J., Peukert W., Segets D., Pflug L., Liers F.:
    Robust Optimization in Nanoparticle Technology: A Proof of Principle by Quantum Dot Growth in a Residence Time Reactor
    In: Computers & Chemical Engineering (2021)
    ISSN: 0098-1354
    DOI: 10.1016/j.compchemeng.2021.107618
    URL: http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2021/02/8262.html
    BibTeX: Download
  • Glomb L., Hoch B., Liers F., Rösel F.:
    Network planning and routing problems over time: Models, complexity and algorithms
    29th Annual European Symposium on Algorithms, ESA 2021 (Lisbon, 06-09-2021 - 08-09-2021)
    In: Petra Mutzel, Rasmus Pagh, Grzegorz Herman (Hrsg.): Leibniz International Proceedings in Informatics, LIPIcs 2021
    DOI: 10.4230/LIPIcs.ESA.2021.1
    BibTeX: Download
  • Glomb L., Liers F., Rösel F.:
    A rolling-horizon approach for multi-period optimization
    In: European Journal of Operational Research unbekannt (2021)
    ISSN: 0377-2217
    DOI: 10.1016/j.ejor.2021.07.043
    URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0377221721006536
    BibTeX: Download
  • Liers F., Martin A., Merkert M., Mertens N., Michaels D.:
    Solving mixed-integer nonlinear optimization problems using simultaneous convexification: a case study for gas networks
    In: Journal of Global Optimization (2021)
    ISSN: 0925-5001
    DOI: 10.1007/s10898-020-00974-0
    BibTeX: Download
  • Liers F., Schewe L., Thürauf J.:
    Radius of Robust Feasibility for Mixed-Integer Problems
    In: Informs Journal on Computing (2021)
    ISSN: 1091-9856
    DOI: 10.1287/ijoc.2020.1030
    URL: http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2019/05/7219.html
    BibTeX: Download
    (Techreport)
  • Roeder G., Ott L., Maier A., Wunder B., Wienzek P., Bärmann A., Liers F., Schellenberger M.:
    Analysis and Improvement of LVDC-Grid Stability using Circuit Simulation and Machine Learning - A Case Study
    NEIS 2021 Conference on Sustainable Energy Supply
    and Energy Storage Systems
    (Hamburg, 13-09-2021 - 14-09-2021)

    BibTeX: Download

2020

  • Adelhütte D., Aßmann D., Gonzàlez Grandòn T., Gugat M., Heitsch H., Liers F., Henrion R., Nitsche S., Schultz R., Stingl M., Wintergerst D.:
    Joint model of probabilistic/robust (probust) constraints with application to gas network optimization
    In: Vietnam Journal of Mathematics (2020)
    ISSN: 0866-7179
    DOI: 10.1007/s10013-020-00434-y
    URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10013-020-00434-y
    BibTeX: Download
    (Techreport)
  • Ambrosius M., Grimm V., Kleinert T., Liers F., Schmidt M., Zöttl G.:
    Endogenous Price Zones and Investment Incentives in Electricity Markets: An Application of Multilevel Optimization with Graph Partitioning
    In: Energy Economics (2020)
    ISSN: 0140-9883
    DOI: 10.1016/j.eneco.2020.104879
    URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014098832030219X?via=ihub
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  • Dienstbier J., Schmölder J., Burlacu R., Liers F., Kaspereit M.:
    Global optimization of batch and steady-state recycling chromatography based on the equilibrium model
    In: Computers & Chemical Engineering 135 (2020), S. 106687
    ISSN: 0098-1354
    DOI: 10.1016/j.compchemeng.2019.106687
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    (Techreport)
  • Hupp L., Kapolke M., Liers F., Martin A., Weismantel R.:
    Mixed-Integer Reformulations of Resource-Constrained Two-Stage Assignment Problems
    (2020)
    URL: http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2020/11/8103.html
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    (Techreport)
  • Liers F., Martin A., Merkert M., Mertens N., Michaels D.:
    Towards the Solution of Mixed-Integer Nonlinear Optimization Problems using Simultaneous Convexification
    (2020), S. 36
    URL: https://opus4.kobv.de/opus4-trr154/frontdoor/index/index/searchtype/latest/docId/303/start/0/rows/10
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    (Techreport)

2019

  • Aßmann D., Liers F., Stingl M.:
    Decomposable robust two-stage optimization: An application to gas network operations under uncertainty
    In: Networks (2019)
    ISSN: 0028-3045
    DOI: 10.1002/net.21871
    URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/net.21871
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  • Bärmann A., Büsing C., Liers F.:
    Globalized Robust Optimization with Gamma-Uncertainties
    (2019)
    URL: http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2019/06/7253.html
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    (Techreport)
  • Grimm V., Kleinert T., Liers F., Schmidt M., Zöttl G.:
    Optimal price zones in electricity markets: a mixed-integer multilevel model and global solution approaches
    In: Optimization Methods & Software 34 (2019), S. 406-436
    ISSN: 1055-6788
    DOI: 10.1080/10556788.2017.1401069
    URL: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10556788.2017.1401069?journalCode=goms20
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2018

  • Aßmann D., Liers F., Stingl M., Vera JC.:
    Deciding Robust Feasibility and Infeasibility Using a Set Containment Approach: An Application to Stationary Passive Gas Network Operations
    In: SIAM Journal on Optimization 28 (2018), S. 2489-2517
    ISSN: 1052-6234
    DOI: 10.1137/17M112470X
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  • Bärmann A., Liers F.:
    Aggregation Methods for Railway Network Design Based on Lifted Benders Cuts
    In: Borndörfer R, Klug T, Lamorgese L, Mannino C, Reuther M, Schlechte T (Hrsg.): Handbook of Optimization in the Railway Industry, Cham: Springer International Publishing, 2018, S. 47--72
    ISBN: 978-3-319-72153-8

    DOI: 10.1007/978-3-319-72153-8_3
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  • Schweiger J., Liers F.:
    A decomposition approach for optimal gas network extension with a finite set of demand scenarios
    In: Optimization and Engineering (2018)
    ISSN: 1389-4420
    DOI: 10.1007/s11081-017-9371-4
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2017

  • Gottschalk C., Koster A., Liers F., Peis B., Schmand D., Wierz A.:
    Robust flows over time: models and complexity results
    In: Mathematical Programming (2017)
    ISSN: 0025-5610
    DOI: 10.1007/s10107-017-1170-3
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  • Liers F., Martin A., Peter A.:
    Mathematical Analysis of Runway Scheduling with Aircraft Precedences
    (2017)
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    (Techreport)

2016

  • Cacchiani V., Jünger M., Liers F., Lodi A., Schmidt DR.:
    Single-commodity robust network design with finite and Hose demand sets
    In: Mathematical Programming 157 (2016), S. 297-342
    ISSN: 1436-4646
    DOI: 10.1007/s10107-016-0991-9
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  • Gronemann M., Jünger M., Liers F., Mambelli F.:
    Crossing Minimization in Storyline Visualization
    In: Proceedings of the 24th International Symposium on Graph Drawing and Network Visualization, Springer, 2016 (Lecture Notes in Computer Science)
    URL: https://arxiv.org/abs/1608.08027
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  • Heidt A., Helmke H., Kapolke M., Liers F., Martin A.:
    Robust runway scheduling under uncertain conditions
    In: Journal of Air Transport Management 56 (2016), S. 28-37
    ISSN: 0969-6997
    DOI: 10.1016/j.jairtraman.2016.02.009
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  • Kapolke M., Fürstenau N., Heidt A., Liers F., Mittendorf M., Weiß C.:
    Pre-tactical optimization of runway utilization under uncertainty
    In: Journal of Air Transport Management (2016)
    ISSN: 0969-6997
    DOI: 10.1016/j.jairtraman.2016.02.004
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  • Liers F., Martin A., Pape S.:
    Binary Steiner Trees: Structural Results and an Exact Solution Approach
    In: Discrete Optimization 21 (2016), S. 85-117
    ISSN: 1572-5286
    DOI: 10.1016/j.disopt.2016.05.006
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  • Liers F., Merkert M.:
    Structural Investigation of Piecewise Linearized Network Flow Problems
    In: SIAM Journal on Optimization 26 (2016), S. 2863-2886
    ISSN: 1052-6234
    DOI: 10.1137/15M1006751
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2015

  • Bärmann A., Liers F., Martin A., Merkert M., Thurner C., Weninger D.:
    Solving Network Design Problems via Iterative Aggregation
    In: Mathematical Programming Computation 7 (2015), S. 189-217
    ISSN: 1867-2957
    DOI: 10.1007/s12532-015-0079-1
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  • Fürstenau N., Heidt A., Kapolke M., Liers F., Mittendorf M., Weiß C.:
    Pre-Tactical Planning of Runway Utilization Under Uncertainty: Optimization and Validation
    In: Dirk Schäfer (Hrsg.): Proceedings of the SESAR Innovations Days 2015, Eurocontrol, 2015
    BibTeX: Download
  • Hupp L., Klein L., Liers F.:
    An exact solution method for quadratic matching: The one-quadratic-term technique and generalisations
    In: Discrete Optimization 18 (2015), S. 193-216
    ISSN: 1572-5286
    DOI: 10.1016/j.disopt.2015.10.002
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2014

  • Heidt A., Helmke H., Liers F., Martin A.:
    Robust Runway Scheduling using a time-indexed model
    In: D.~Schäfer (Hrsg.): Proceedings of the SESAR Innovation Days 2014, 2014
    ISBN: 978-2-87497-077-1

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  • Heidt A., Kapolke M., Liers F., Fürstenau N., Helmke H.:
    Pre-tactical Time Window assignment: Runway Utilization and the Impact of Uncertainties
    In: Dirk Schaefer, Javier Saez (Hrsg.): Proceedings of the SESAR Innovation Days 2014, 2014
    ISBN: 978-2-87497-077-1

    URL: http://www.sesarinnovationdays.eu
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2013

  • Anjos M., Ghaddar B., Hupp L., Liers F., Wiegele A.:
    Solving k-way graph partitioning problems to optimality: The impact of semidefinite relaxations and the bundle method
    In: Michael Jünger, Gerhard Reinelt (Hrsg.): Facets of Combinatorial Optimization, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2013, S. 355-386
    ISBN: 9783642381881

    DOI: 10.1007/978-3-642-38189-8_15
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  • Anjos M., Liers F., Pardella GL., Schmutzer A.:
    Engineering Branch-and-Cut Algorithms for the Equicut Problem
    In: Karoly Bezdek, Antoine Deza, Yinyu Ye (Hrsg.): Discrete Geometry and Optimization, Berlin Heidelberg: Springer, 2013, S. 17-32 (Fields Institute Communications, Bd.69)
    ISBN: 978-3-319-00199-9

    DOI: 10.1007/978-3-319-00200-2_2
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  • Hupp L., Liers F.:
    A polyhedral study of the Hamiltonian p-median problem
    In: Electronic Notes in Discrete Mathematics 41 (2013), S. 213-220
    ISSN: 1571-0653
    DOI: 10.1016/j.endm.2013.05.095
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2012

  • Anjos M., Liers F.:
    Global approaches for facility layout and VLSI floorplanning
    In: Miguel F. Anjos, Jean B. Lasserre (Hrsg.): Handbook on Semidefinite, Conic and Polynomial Optimization, Springer New York LLC, 2012, S. 849-877 (International Series in Operations Research & Management Science, Bd.166)
    DOI: 10.1007/978-1-4614-0769-0_29
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  • Liers F., Pardella GL.:
    Partitioning planar graphs: A fast combinatorial approach for max-cut
    In: Computational Optimization and Applications 51 (2012), S. 323-344
    ISSN: 0926-6003
    DOI: 10.1007/s10589-010-9335-5
    BibTeX: Download
  • Álvarez-Miranda E., Cacchiani V., Dorneth T., Jünger M., Liers F., Lodi A., Parriani T., Schmidt DR.:
    Models and algorithms for robust network design with several traffic scenarios
    In: A. Ridha Mahjoub, Vangelis Markakis, Ioannis Milis, Vangelis Th. Paschos (Hrsg.): Combinatorial Optimization, Berlin, Heidelberg: Springer, 2012, S. 261-272 (Lecture Notes in Computer Science, Bd.7422)
    ISBN: 9783642321467

    DOI: 10.1007/978-3-642-32147-4_24
    BibTeX: Download

2011

  • Buchheim C., Liers F., Sanità L.:
    An exact algorithm for robust network design
    In: Julia Pahl, Torsten Reiners, Stefan Voß (Hrsg.): Network Optimization, Berlin Heidelberg: Springer, 2011, S. 7-17 (Lecture Notes in Computer Science, Bd.6701)
    ISBN: 9783642215261

    DOI: 10.1007/978-3-642-21527-8_2
    BibTeX: Download
  • Ghaddar B., Anjos M., Liers F.:
    A branch-and-cut algorithm based on semidefinite programming for the minimum k-partition problem
    In: Annals of Operations Research 188 (2011), S. 155-174
    ISSN: 0254-5330
    DOI: 10.1007/s10479-008-0481-4
    BibTeX: Download
  • Liers F, Nieberg T, Pardella, G:
    Via Minimization in VLSI Chip Design - Application of a Planar Max-Cut Algorithm
    (2011)
    BibTeX: Download
    (anderer)
  • Liers F., Pardella GL.:
    Simplifying maximum flow computations: The effect of shrinking and good initial flows
    In: Discrete Applied Mathematics 159 (2011), S. 2187-2203
    ISSN: 0166-218X
    DOI: 10.1016/j.dam.2011.06.030
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2010

  • Baumann F., Buchheim C., Liers F.:
    Exact bipartite crossing minimization under tree constraints
    In: Paola Festa (Hrsg.): Experimental Algorithms, Berlin, Heidelberg: Springer, 2010, S. 118-128 (Lecture Notes in Computer Science, Bd.6049)
    ISBN: 9783642131929

    DOI: 10.1007/978-3-642-13193-6_11
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  • Buchheim C., Liers F., Oswald M.:
    Speeding up IP-based algorithms for constrained quadratic 0-1 optimization
    In: Mathematical Programming 124 (2010), S. 513-535
    ISSN: 0025-5610
    DOI: 10.1007/s10107-010-0377-3
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  • Fanghänel D., Liers F.:
    A fast exact algorithm for the problem of optimum cooperation and the structure of its solutions
    In: Journal of Combinatorial Optimization 19 (2010), S. 369-393
    ISSN: 1382-6905
    DOI: 10.1007/s10878-009-9208-y
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  • Liers F., Marinari E., Pagacz U., Ricci-Tersenghi F., Schmitz V.:
    A non-disordered glassy model with a tunable interaction range
    In: Journal of Statistical Mechanics-Theory and Experiment 2010 (2010), Art.Nr.: L05003
    ISSN: 1742-5468
    DOI: 10.1:088/1742-5468/2010/05/L05003
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2008

  • Buchheim C., Liers F., Oswald M.:
    A basic toolbox for constrained quadratic 0/1 optimization
    In: Catherine C. McGeoch (Hrsg.): Experimental Algorithms, Berlin Heidelberg: Springer, 2008, S. 249-262 (Lecture Notes in Computer Science, Bd.5038)
    ISBN: 9783540685487

    DOI: 10.1007/978-3-540-68552-4_19
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  • Buchheim C., Liers F., Oswald M.:
    Local cuts revisited
    In: Operations Research Letters 36 (2008), S. 430-433
    ISSN: 0167-6377
    DOI: 10.1016/j.orl.2008.01.004
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  • Pardella GL., Liers F.:
    Exact ground states of large two-dimensional planar Ising spin glasses
    In: Physical Review E 78 (2008), Art.Nr.: 056705
    ISSN: 1539-3755
    DOI: 10.1103/PhysRevE.78.056705
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2007

  • Behle M., Jünger M., Liers F.:
    A primal branch-and-cut algorithm for the degree-constrained minimum spanning tree problem
    In: Camil Demetrescu (Hrsg.): Experimental Algorithms, Berlin Heidelberg: Springer, 2007, S. 379-392 (Lecture Notes in Computer Science, Bd.4525)
    ISBN: 9783540728443

    DOI: 10.1007/978-3-540-72845-0_29
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  • Liers F., Lukic J., Marinari E., Pelissetto A., Vicari E.:
    Zero-temperature behavior of the random-anisotropy model in the strong-anisotropy limit
    In: Physical Review B 76 (2007), Art.Nr.: 174423
    ISSN: 1098-0121
    DOI: 10.1103/PhysRevB.76.174423
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  • Liers F., Martin OC.:
    Magnetic exponents of two-dimensional Ising spin glasses
    In: Physical Review B 76 (2007), Art.Nr.: 060405
    ISSN: 1098-0121
    DOI: 10.1103/PhysRevB.76.060405
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2005

  • Katzgraber HG., Körner M., Liers F., Jünger M., Hartmann AK.:
    Universality-class dependence of energy distributions in spin glasses
    In: Physical Review B 72 (2005), Art.Nr.: 094421
    ISSN: 1098-0121
    DOI: 10.1103/PhysRevB.72.094421
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2004

  • Liers F., Jünger M., Reinelt G., Rinaldi G.:
    Computing Exact Ground States of Hard Ising Spin Glass Problems by Branch-and-Cut
    In: Alexander K. Hartmann, Heiko Rieger (Hrsg.): New Optimization Algorithms in Physics, Wiley-VCH, 2004, S. 47-68
    DOI: 10.1002/3527603794.ch4
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2003

  • Liers F., Palassini M., Hartmann AK., Jünger M.:
    Ground state of the Bethe lattice spin glass and running time of an exact optimization algorithm
    In: Physical Review B 68 (2003), S. 944061-944069
    ISSN: 0163-1829
    URL: https://www.scopus.com/inward/record.url?partnerID=HzOxMe3b&scp=0242267921&origin=inward
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  • Palassini M., Liers F., Jünger M., Young AP.:
    Low-energy excitations in spin glasses from exact ground states
    In: Physical Review B 68 (2003), S. 644131-6441316
    ISSN: 0163-1829
    URL: https://www.scopus.com/inward/record.url?partnerID=HzOxMe3b&scp=0141839746&origin=inward
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Redaktionelle Tätigkeiten

  • Associate Editor, Mathematical Methods of Operations Research
  • Associate Editor, Optimization and Engineering

Ausgewählte Lehrveranstaltungen

  • Robust Optimization
  • Theoretical Foundations of Discrete Optimization
  • Optimization in Industry
  • Project Seminar Optimization
  • Mathematics for Engineers
Friedrich-Alexander-Universität
Erlangen-Nürnberg

Schlossplatz 4
91054 Erlangen
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