MCDM 2026 in Wuppertal: Ergebnisse der Kooperation mit Everllence
MCDM 2026 in Wuppertal: Bartz-Beielstein präsentiert Ergebnisse der Everllence-Kooperation
18. Juni 2026
Auf der MCDM 2026, der 28th International Conference on Multiple Criteria Decision Making (25.–29. Mai 2026 an der Bergischen Universität Wuppertal), hat Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein Ergebnisse aus einer langjährigen Kooperation mit der Everllence SE (vormals MAN Energy Solutions, Augsburg) vorgestellt. Sein Vortrag am 28. Mai war Teil der Session Bayesian and Surrogate-Model Assisted Multiobjective Optimization (Stream Heuristic Algorithms) unter dem Vorsitz von Michael Emmerich.
Im Mittelpunkt stand der gemeinsam mit Everllence und der Bartz & Bartz GmbH entwickelte Ansatz Multi-Objective Optimization with Desirability and Morris-Mitchell Criterion. Das zugehörige Paper ist inzwischen auf arXiv verfügbar und der Abstract wurde zur Präsentation auf der MCDM 2026 angenommen. Hintergrund und Methodik sind ausführlich in der Ankündigung des Beitrags beschrieben: Das Verfahren kombiniert Desirability-Funktionen mit dem Morris-Mitchell-Kriterium, um Vorhersagen eines Surrogatmodells und die raumfüllende Qualität bestehender Versuchspläne in einem gemeinsamen Bewertungsmaß zu vereinen. Die Implementierung stützt sich auf die quelloffenen Python-Pakete spotdesirability und spotoptim und wird an einer Fallstudie aus der Verdichterentwicklung demonstriert.
Die enge Verbindung von methodischer Forschung und industrieller Anwendung stieß in der MCDM-Community auf großes Interesse. Prof. Bartz-Beielstein erhielt wertvolles Feedback und führte anregende Diskussionen mit führenden Forscherinnen und Forschern der multikriteriellen Optimierung. Der Austausch unterstützt die Weiterentwicklung der Methoden als auch die Kooperation mit Everllence unmittelbar.
Paper: Bartz-Beielstein, T., Bartz, E., Hinterleitner, A., Leitenmeier, C., Abd El Hussein, I. (2026). Multi-Objective Optimization with Desirability and Morris-Mitchell Criterion. arXiv:2512.21989.