Reaalimaailman optimointiongelmat tuottavat useita haasteita algoritmitutkimukselle. Esimerkiksi (i) monien tärkeiden ongelmien uskotaan olevan laskennallisesti työläitä ja (ii) data-aineistojen koon kasvaessa modernit sovellukset vaativat usein päätöksentekoa epätäydellisiä ja dynaamisesti muuttuvien lähtötietojen perusteella. Useiden vuosikymmenten tutkimuksen jälkeenkin monet alueen perustavimmista ongelmista ovat huonosti ymmärrettyjä. Olemassa olevat algoritmitekniikat joko ovat saavuttaneet suorituskykynsä rajat tai ne on räätälöity toimimaan hyvin suppeissa erityistapauksissa. Tämä projekti pyrkii selventämään tutkimuksen nykytilaa ja tuomaan yhteen algoritmitutkimuksen eri osa-alueita kuten approksimointialgoritmeja, online-algoritmeja, kiintoparametrialgoritmeja, matala-asteisia eksponenttiaikaisia algoritmeja ja tehokkaita tietorakenteita. Keskitymme pitkäaikaisiin avoimiin ongelmiin, jotka tuovat yhteen tutkimushaasteita monilta suunnilta.

2017

2022