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Sekretariat

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Institut für Operations Research

Stochastische Optimierung

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Institut für Operations Research

Stochastische Optimierung

Kaiserstr. 12, Geb. 09.21

76131 Karlsruhe

Förderung durch German Scholars Organization e.V. und Carl-Zeiss-Stiftung
GSO

Prof. Dr. Rebennack wird von dem Wissenschaftler-Rückkehrprogramm der German Scholars Organization (GSO) und der Carl-Zeiss-Stiftung (CZS) gefördert.

Willkommen am Lehrstuhl von Prof. Dr. Steffen Rebennack

Der Bereich Stochastische Optimierung gehört dem Institut für Operations Research an.

 

 

 
 

STELLENAUSSCHREIBUNGEN
 

  • Post-Doc Stelle
    Zum nächstmöglichen Zeitpunkt ist eine Post-Doc Stelle (TV-L 13) in der mathematischen Optimierung befristet auf drei Jahre mit der Option auf Verlängerung zu besetzen. Die Stellenausschreibung finden Sie hier.
     
  • Doktorandenstelle
    Falls Sie Interesse haben, am Lehrstuhl für Stochastische Optimierung zu promovieren, wenden Sie sich bitte direkt an Herrn Professor Rebennack.

     
  • HiWis gesucht!
    Der Lehrstuhl für Stochastische Optimierung sucht ab sofort studentische Hilfskräfte. Eine längerfristige Anstellung ist gewünscht.
    Ansprechpartner: Marcel Sinske marcel.sinske∂kit.edu. Weitere Angaben finden Sie hier
     

NEWS

  • GOR-Bachelorpreis 2019
    Hendrik Otto erhält den GOR-Bachelorpreis für das Jahr 2019 für seine Bachelorarbeit zum Thema "Deterministic Upper Bounds for Equality and Inequality Constrained Problems in Global Minimization". Die Arbeit wurde gemeinsam von Dr. Peter Kirst und Christian Füllner betreut.
     
  • Honorable Mention
    Steffen Rebennack erhält gemeinsam mit Timo Lohmann ein Honorable Mention beim ENRE Best Publication Award in Energy 2018 für das Paper "Tailored Benders Decomposition for a Long-Term Power Expansion Model with Short-Term Demand Response", Management Science, 63(6):2027-2048, 2017
     
  • Editor bei EJOR
    Prof. Dr. Rebennack wurde zu einem von sechs Editoren der Fachzeitschrift "European Journal of Operational Research" zum 01.01.2018 gewählt.