Alexander Mitsos

deutscher Chemieingenieur und Hochschullehrer

Alexander Mitsos (* 1976 in Athen)[1] ist ein deutscher Chemieingenieur und Hochschullehrer.[2] Er ist Professor für Systemverfahrenstechnik an der RWTH Aachen und Direktor des Institusbereichs „IEK-10 Energy Systems Engineering“ am Forschungszentrum Jülich.

Leben Bearbeiten

Von 1994 bis 1999 studierte Alexander Mitsos Chemieingenieurwesen an der Universität Karlsruhe. Im Jahr 2006 folgte seine Promotion in Chemieingenieurwesen am Massachusetts Institute of Technology (MIT). Anschließend arbeitete Mitsos in der RES Group Inc. und danach als Gruppenleiter an dem Aachen Institute for Advanced Study in Computational Engineering Science (AICES) an der RWTH. Von 2009 bis 2012 war er als Juniorprofessor an dem Massachusetts Institute of Technology tätig. Seit 2012 ist Mitsos Professor an der RWTH Aachen und leitet die Systemverfahrenstechnik. Darüber hinaus übernahm er seit 2017 als Direktor den Institutsbereich IEK-10 Energy Systems Engineering am Forschungszentrum Jülich.

Mitsos ist Editor für die Journale ScienceAdvances[3], Computers and Chemical Engineering[4], Journal of global optimization[5] und Journal of Optimization Theory and Applications[6].

Preise Bearbeiten

  • CAST Outstanding young researcher award[7]
  • Journal of global optimization paper award[8]

Schriften (Auswahl) Bearbeiten

  • Mitsos, A., Chachuat, B., & Barton, P. I. (2009). McCormick-based relaxations of algorithms. SIAM Journal on Optimization, 20(2), 573–601.[9]
  • Mitsos, A., Lemonidis, P., & Barton, P. I. (2008). Global solution of bilevel programs with a nonconvex inner program. Journal of Global Optimization, 42(4), 475–513.[10]
  • Bongartz, D., & Mitsos, A. (2017). Deterministic global optimization of process flowsheets in a reduced space using McCormick relaxations. Journal of Global Optimization, 69(4), 761–796.[11]
  • Schweidtmann, A. M., & Mitsos, A. (2019). Deterministic global optimization with artificial neural networks embedded. Journal of Optimization Theory and Applications, 180(3), 925–948.[12]
  • Noone, C. J., Torrilhon, M., & Mitsos, A. (2012). Heliostat field optimization: A new computationally efficient model and biomimetic layout. Solar Energy, 86(2), 792–803.[13]

Software Bearbeiten

  • Global optimization solver MAiNGO[14]
  • Machine learning modeling and optimization tool MeLOn[15]

Einzelnachweise Bearbeiten

  1. RWTHinsight. 3/2012, S. 6 (online).
  2. Mitsos, Alexander - RWTH AACHEN UNIVERSITY Aachener Verfahrenstechnik - Deutsch. Abgerufen am 31. August 2020.
  3. Editorial Board | Science Advances. Abgerufen am 31. August 2020.
  4. Computers & Chemical Engineering Editorial Board. (elsevier.com [abgerufen am 31. August 2020]).
  5. Journal of Global Optimization. Abgerufen am 31. August 2020 (englisch).
  6. Journal of Optimization Theory and Applications. Abgerufen am 31. August 2020 (englisch).
  7. CAST Outstanding Young Researcher Award. 28. März 2012, abgerufen am 31. August 2020 (englisch).
  8. Sergiy Butenko: Journal of Global Optimization Best Paper Award for a paper published in 2014. In: Journal of Global Optimization. Band 63, Nr. 4, 1. Dezember 2015, ISSN 1573-2916, S. 631–632, doi:10.1007/s10898-015-0385-1.
  9. Alexander Mitsos, Benoît Chachuat, Paul I. Barton: McCormick-Based Relaxations of Algorithms. In: SIAM Journal on Optimization. Band 20, Nr. 2, 1. Januar 2009, ISSN 1052-6234, S. 573–601, doi:10.1137/080717341.
  10. Alexander Mitsos, Panayiotis Lemonidis, Paul I. Barton: Global solution of bilevel programs with a nonconvex inner program. In: Journal of Global Optimization. Band 42, Nr. 4, 1. Dezember 2008, ISSN 1573-2916, S. 475–513, doi:10.1007/s10898-007-9260-z.
  11. Dominik Bongartz, Alexander Mitsos: Deterministic global optimization of process flowsheets in a reduced space using McCormick relaxations. In: Journal of Global Optimization. Band 69, Nr. 4, 1. Dezember 2017, ISSN 1573-2916, S. 761–796, doi:10.1007/s10898-017-0547-4.
  12. Artur M. Schweidtmann, Alexander Mitsos: Deterministic Global Optimization with Artificial Neural Networks Embedded. In: Journal of Optimization Theory and Applications. Band 180, Nr. 3, 1. März 2019, ISSN 1573-2878, S. 925–948, doi:10.1007/s10957-018-1396-0.
  13. Corey J. Noone, Manuel Torrilhon, Alexander Mitsos: Heliostat field optimization: A new computationally efficient model and biomimetic layout. In: Solar Energy. Band 86, Nr. 2, Februar 2012, S. 792–803, doi:10.1016/j.solener.2011.12.007 (elsevier.com [abgerufen am 31. August 2020]).
  14. Projects · AVT.SVT / public / MAiNGO. Abgerufen am 31. August 2020 (englisch).
  15. Projects · AVT.SVT / public / MeLOn - Machine Learning Models for Optimization. Abgerufen am 31. August 2020 (englisch).