Netzwerke sind ein universelles Werkzeug zur Modellierung und Darstellung von Daten aus den vielfaltigsten Anwendungen in Wissenschaft und Wirtschaft. Die dabei auftretenden Datenmengen und Größen der resultierenden Netzwerke steigen in Anwendungsbereichen wie Telekommunikation, Standortplanung, oder der Analyse von sozialen Netzwerken derzeit enorm. Die Anwendbarkeit existierender Analysemethoden wird neben der groen Datenmenge durch ublicherweise in den Eingabedaten vorhandenen Unsicherheiten und der Tatsache, dass die resultierenden Optimierungsprobleme hau g mehrere, sich widersprechende Zielfunktionen besitzen, eingeschrankt. Zusatzlich mussen in vielen praktischen Anwendungen konkurrierende Teilnehmer berucksichtigt werden.
In diesem Projekt wurden algorithmische Lösungsmethoden, welche mit groen Datenmengen umgehen konnen, entwickelt. Einige der neuen Methoden konnen gleichzeitig auch eine oder mehrere der zuvor genannten, zusatzlichen Aspekte
berucksichtigen. Der Fokus des Projekts lag auf Methoden, welche derartige Probleme möglichst effizient und beweisbar optimal losen. Die entwickelten Algorithmen und Lösungsverfahren wurden auf ausgewählten, besonders relevanten Testproblemen aus den Bereichen "Operations management", Telekommunikation, sowie der Analyse von sozialen Netzwerken evaluiert.