FM Christoph Jabs puolustaa väitöskirjaansa “Advances to SAT-Based Multi-Objective Constraint Optimization” perjantaina 11.9.2026 klo 13 Helsingin yliopiston Chemicum-rakennuksen auditoriossa A110 (A. I. Virtasen aukio 1, 1. kerros). Vastaväittäjänä toimii professori Daniel Le Berre (Université d'Artois, Ranska) ja kustoksena professori Matti Järvisalo (Helsingin yliopisto). Väitöstilaisuus pidetään englanniksi.
Christoph Jabsin väitöskirjatyö on osa Helsingin yliopiston tietojenkäsittelytieteen osastolla ja Constraint Reasoning and Optimization -ryhmässä tehtävää tutkimusta. Väitöskirjan ohjaajina ovat toimineet professori Matti Järvisalo ja akatemiatutkija Jeremias Berg (Helsingin yliopisto).
Toteutuvuustarkastukseen pohjautuvia algoritmisia menetelmiä monitavoiteoptimointiin
Laskennallisesti haastavia monitavoiteoptimointitehtäviä, joissa tavoitteena on löytää ratkaisuina mahdollisimman hyviä kompromisseja useiden keskenään ristiriitaisten tavoitteiden (kustannusfunktioiden) suhteen, kumpuaa luonnollisesti erinäisistä käytännön tilanteista, reititys- ja aikataulutusongelmista koneoppimisen ja bioinformatiikan ongelmiin. Kaikki monitavoitenäkökulmasta optimaaliset ratkaisut tuottavien optimointialgoritmien kehittäminen edellyttää monitavoitetehtävien erityispiirteiden huomioimista. Tässä työssä kehitetään uusia eksakteja algoritmeja monitavoiteoptimointiin pohjautuen nk. deklaratiiviseen lähestymistapaan, jossa tehtäviä mallinnetaan matemaattisilla rajoitteilla, mahdollistaen yleisten ratkaisualgoritmien kehittämisen valitun matemaattisen rajoitekielen tasolla. Rajoitekielinä työssä keskitytään lauselogiikkaan ja lineaarisiin 0-1-epäyhtälöihin, joilla kummallakin voidaan kompaktisti esittää NP-vaikeiden monitavoiteoptimointitehtävien ratkaisuavaruuksia.
Työssä kehitetään kaksi uudentyyppistä algoritmista lähestymistapaa monitavoiteoptimointiin. Ensimmäinen lähestymistavoista mahdollistaa nk. Pareto-optimaalisen ratkaisujen tehokkaan järjestetyn luettelun kaksitavoitetehtäville. Toinen lähestymistapa laajentaa yksitavoitetehtävien tapauksessa suositun, peitejoukkoihin pohjautuvan optimointialgoritmin monitavoiteoptimointiin. Työssä kehitetään myös käytännöllisiä esikäsittelytekniikoita monitavoitetehtävien lauseloogisille kuvauksille, mahdollistaen tehtävien deklaratiivisten kuvausten muokkaamisen helpommiksi ratkaista algoritmisesti. Lisäksi työssä esitellään ensimmäisiä lähestymistapoja eksaktien monitavoiteoptimointialgoritmien luotettavuuden takaamiseen pohjautuen automaattisesti tuotettaviin ja tarkastettavissa oleviin todistuksiin. Kaikki mainitut menetelmät on työn osana implementoitu avoimen lähdekoodin ohjelmistona. Työssä osoitetaan empiirisesti menetelmien käytännössä parantavan edelleen nykyisiä eksakteja monitavoiteoptimointilähestymistapoja.
Väitöskirjan saatavuus
Väitöskirjan elektroninen versio tulee olemaan saatavilla Helsingin yliopiston avoimessa julkaisuarkistossa Heldassa osoitteessa
Painettuja väitöskirjoja voi tiedustella väittelijältä itseltään: