Algorithmische Optimale Steuerung - CO2-Aufnahme des Meeres

Dr. rer. nat. Mustapha El Jarbi

wiss. Mitarbeiter, Mathematiker

DFG Cluster Future Ocean

zur Person


  • Probleme Parameteridentifikation für biochemischen Modellen, darunter Zeitvariante Parameter
  • Modellreduktion und "Surrogate-Based" Optimierung von biogeochemischen Modellen, darunter

    1. lineare und nichtlineare Quadratische Regelung (LQR)
    2. lineare und nichtlineare Modellprädiktive Regelung (MPC)
    3. linear-quadratische Gaußsche Regelungen (LQG)


The goal of the dissertation is to apply the linear quadratic optimal Regulator on Ocean models of different complexity describing physical and biochemical processes in the Ocean. The model I'm currently working on is a  one dimensional marine biogeochemical model of NPZD-typ. The model simulates the distribultion of nitrogen, phytoplankton, zooplankton and detrtus in a Water column and is driven by ocean circulation data.The aim is to identify time-varying parameters and fit the model output to given observational data.The task of an optimal control problem is to minimize a given cost functional (quadratic) subject to a (nonlinear) system, linearize the nonlinear state equation and solve linearized time-variant problem by using a linear Quadratic regulator (LQR) problem and results in the solution of two algebraic Riccati Equation (ARE).


seit 02/08: Doktorand, Institut für Informatik, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Deutschland, Junior Research Group A3: Algorithmische Optimale Steuerung - CO2-Aufnahme des Ozeans, Gruppenleiter: Prof. Dr. Thomas Slawig
05/09: Teilnahme am Workshop" Optimale Steuerung", Fes, Marokko
06/07: Diplomarbeit (Mathematik) betreut durch Prof. Dr. Peter Kosmol: "Optimale lineare quadratische Regelung"
05/05: Vordiplom Informatik
04/03–06/07: Studium der Mathematik (Diplom) an der Universität Kiel, Nebenfach: Informatik
04/02--06/07: Studium der Informatik (Diplom) an der Universität Kiel, Nebenfach: Mathematik