"In meiner Forschung beschäftige ich mich damit, wie ich Entscheidungen finde – und zwar von vielen möglichen Alternativen die beste Entscheidung, wenn noch Unsicherheiten bestehen. Das heißt, ich weiß noch gar nicht genau, was ich eigentlich finden möchte, aber ich möchte trotzdem das Bestmögliche finden.
Herkömmliche Berechnungsmethoden kommen bei solchen Fragen schnell an ihre Grenzen. Ich arbeite mit einer Kombination aus Algorithmen und mathematischen Modellen, um nach Lösungen zu suchen, die gegenüber Unsicherheiten in den zugrunde liegenden Daten stabil sind.
Mein Spezialgebiet sind Methoden der robusten kombinatorischen Optimierung. Diese lassen sich auf ein breites Spektrum von Anwendungsfällen einsetzen, so etwa auf die Verkehrsoptimierung, aber auch auf Fragen der Planung in Unternehmen. Ich interessiere mich aber nicht so sehr für den jeweiligen Fall. Ich finde das Abstrakte viel schöner als das Konkrete. Denn wenn man sich am Spezifischen festhängt, dann rücken die Details in den Vordergrund, die von Problem zu Problem sehr unterschiedlich sein können. Ich finde es viel eleganter, die Strukturen zu finden, die in jedem Problem eines bestimmten Typs vorhanden sind.“
Prof. Dr. Goerigk forscht zur Frage, wie man den größtmöglichen Nutzen aus verfügbaren Daten bei der Entscheidungsfindung ziehen kann. Dazu verbindet er robuste Optimierungsprobleme mit datengesteuerten algorithmischen Ansätzen, um sicherzustellen, dass die langfristigen Folgen unseres Handelns in einer unsicheren Umgebung so vorteilhaft wie möglich sind.
