Der Fachbeitrag "Improving network dynamic pricing policies through offline reinforcement learning", der in Kollaboration zwischen der Professur für Data Analytics & Statistics (Prof. Brieden) und …
Liebe Besucherin, Lieber Besucher,
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meine Professur beschäftigt sich mit daten- und methodenbasierter Entscheidungsunterstützung zur Analyse und Lösung betriebswirtschaftlicher Planungs- und Entscheidungsprobleme. Unsere Forschung basiert auf einem integrativen Verständnis von Business Analytics und Management Science: Wir verknüpfen datengetriebene Prognosen mit geeigneten Optimierungsverfahren. Dabei kommen Verfahren der Künstlichen Intelligenz – etwa Reinforcement Learning – ebenso zum Einsatz wie klassische Verfahren der Mathematischen Optimierung aus dem Operations Research. Eine besondere Expertise liegt in der Entwicklung und Anwendung von Ansätzen des Revenue Managements zur taktischen und operativen Steuerung von Dienstleistungssystemen. Dabei befassen wir uns unter anderem mit Fragestellungen aus dem Luftverkehr, der Logistik und der Mobilität. In der Lehre vermitteln wir fundierte methodische Kompetenzen in den Studiengängen „Wirtschafts- und Organisationswissenschaften (B.Sc./M.Sc.)“ und „Digitale Verwaltung (B.Sc.)“. Ergänzend bieten wir Veranstaltungen mit spezifischem Anwendungsbezug an, beispielsweise zu Revenue Management oder Logistics Analytics. Wir arbeiten regelmäßig mit namhaften Unternehmen zusammen und unterstützen sie im Rahmen von Industrieprojekten bei der Analyse, Verbesserung und Weiterentwicklung ihrer operativen Prozesse. Diese enge Verzahnung von Theorie und Praxis fördert den Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse in die Anwendung – und ermöglicht es uns zugleich, forschungsrelevante Fragestellungen aus der Praxis frühzeitig zu identifizieren. Wir sind stets an einem Austausch interessiert und freuen uns von Ihnen zu hören.
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