WASP Optimering för inlärning och autonomi

Shervin Parvini och Anders Hansson
Shervin Parvini och Anders Hansson

Inom området optimering för inlärning och autonomi inom avdelningen Reglerteknik arbetar vi både med utveckling och tillämpningar av optimering.

Utvecklingen av optimeringsmetoder är inriktade på strukturutnyttjande för olika klasser av optimeringsproblem för att öka effektiviteten i optimeringslösarna, exempelvis för inlärning och styrning. 
Utvecklingen innefattar också användningen av moderna parallelldatorer.
Vidare bedrivs forskning för att kombinera planeringsmetoder från forskningen inom artificiell intelligens med metoder inom optimering och reglering. Pågående utveckling av teorier och algoritmer innefattar även realtidscertifiering av optimeringsmetoderna. 

Tillämpningar finns inom områden som rörelsereglering, styrning av autonoma fordon likaväl som inom implementering av optimeringsmetoder.

Arbetet bedrivs inom WASP:s område Storskalig optimering och styrning. Vi samarbetar här såväl med svenska som med utländska universitet, bland dem UCLA, ETH, TUDelft, DTU, University of Siena, KTH, och Lunds universitet. Industriella partner är exempelvis Scania och Saab. 

Kontakt
Visa/dölj innehåll

WASP forskning optimering
Visa/dölj innehåll