@article{54445,
  author       = {{Burmeister, Sascha Christian}},
  journal      = {{Croatian Operational Research Review}},
  number       = {{2}},
  title        = {{{A Memetic NSGA-III for Green Flexible Production with Real-Time Energy Costs & Emissions}}},
  doi          = {{10.17535/crorr.2025.0009}},
  volume       = {{16}},
  year         = {{2025}},
}

@article{58370,
  author       = {{Burmeister, Sascha Christian and Guericke, Daniela and Schryen, Guido}},
  journal      = {{Cleaner Energy Systems}},
  publisher    = {{Elsevier}},
  title        = {{{A two-level approach for multi-objective flexible job shop scheduling and energy procurement}}},
  doi          = {{10.1016/j.cles.2025.100178}},
  year         = {{2025}},
}

@unpublished{59670,
  author       = {{Burmeister, Sascha Christian and Rogalski, Till Niklas and Schryen, Guido}},
  pages        = {{8}},
  title        = {{{Comparative Analysis of Evolutionary Algorithms for Energy-Aware Production Scheduling}}},
  year         = {{2025}},
}

@phdthesis{61916,
  abstract     = {{Diese Dissertation untersucht Optimierungsverfahren für die nachhaltige Gestaltung von Energiesystemen mit Schwerpunkt auf dem Elektrizitätssektor im Kontext der Energiewende. Aufbauend auf Methoden des Operations Research werden Planungs- und Steuerungsprobleme in den Bereichen Stromverteilnetze und energiebewusste Produktionsplanung adressiert. Die Arbeit umfasst fünf Beiträge: (P1) entwickelt ein lineares Multi-Commodity-Flow-Modell für die kostenoptimale Erweiterung großskaliger Verteilnetze unter Berücksichtigung von Resilienzszenarien und analysiert den Zusammenhang zwischen Modellparametern und Rechenzeiten; (P2) und (P3) befassen sich mit der mehrzielorientierten flexible Job Shop Scheduling-Optimierung unter Echtzeit-Strompreisen, wobei (P3) zusätzlich CO2-Emissionen als Zielgröße integriert; (P4) erweitert dieses Szenario um simultane Energiebeschaffungsentscheidungen aus Netz, erneuerbaren Quellen und Speichersystemen unter Unsicherheit mittels Rolling-Horizon-Ansatz; (P5) vergleicht unterschiedliche Klassen von Many-Objective Evolutionary Algorithms (dominanz-, indikatoren- und dekompositionsbasiert) im Hinblick auf Konvergenz, Diversität und Vollständigkeit der Paretofront. Die entwickelten Modelle und Algorithmen – darunter memetische Varianten von NSGA-II, NSGA-III, θ-DEA und HypE – werden durch umfassende Rechenexperimente evaluiert. Die Ergebnisse liefern praxisrelevante Handlungsempfehlungen für Netzbetreiber, produzierende Unternehmen und politische Entscheidungsträger und leisten einen Beitrag zur effizienten, zuverlässigen und emissionsarmen Energieversorgung der Zukunft.}},
  author       = {{Burmeister, Sascha Christian}},
  publisher    = {{LibreCat University}},
  title        = {{{Optimization Techniques for Sustainable Energy System Design}}},
  doi          = {{10.17619/UNIPB/1-2403}},
  year         = {{2025}},
}

@misc{48335,
  author       = {{Knorr, Lukas and Jungeilges, André and Pfeifer, Florian and Burmeister, Sascha Christian and Meschede, Henning}},
  publisher    = {{4. Aachener Ofenbau- und Thermoprozess-Kolloquium}},
  title        = {{{Regenerative Energien für einen effizienten Betrieb von Presshärtelinien}}},
  year         = {{2023}},
}

@article{42179,
  author       = {{Burmeister, Sascha Christian and Schryen, Guido}},
  journal      = {{Energy Systems}},
  publisher    = {{Springer}},
  title        = {{{Distribution Network Optimization: Predicting computation times to design scenario analysis for network operators}}},
  doi          = {{10.1007/s12667-023-00572-5}},
  year         = {{2023}},
}

@article{47431,
  author       = {{Burmeister, Sascha Christian and Guericke, Daniela and Schryen, Guido}},
  journal      = {{Flexible Services and Manufacturing Journal}},
  pages        = {{1530 -- 1570}},
  publisher    = {{Springer}},
  title        = {{{A Memetic NSGA-II for the Multi-Objective Flexible Job Shop Scheduling Problem with Real-time Energy Tariffs}}},
  doi          = {{10.1007/s10696-023-09517-7}},
  volume       = {{36}},
  year         = {{2023}},
}

@inproceedings{21093,
  abstract     = {{Requirements for energy distribution networks are changing fast due to the growing share of renewable energy, increasing electrification, and novel consumer and asset technologies. Since uncertainties about future developments increase planning difficulty, flexibility potentials such as synergies between the electricity, gas, heat, and transport sector often remain unused. In this paper, we therefore present a novel module-based concept for a decision support system that helps distribution network planners to identify cross-sectoral synergies and to select optimal network assets such as transformers, cables, pipes, energy storage systems or energy conversion technology. The concept enables long-term transformation plans and supports distribution network planners in designing reliable, sustainable and cost-efficient distribution networks for future demands.}},
  author       = {{Kirchhoff, Jonas and Burmeister, Sascha Christian and Weskamp, Christoph and Engels, Gregor}},
  booktitle    = {{Energy Informatics and Electro Mobility ICT}},
  editor       = {{Breitner, Michael H. and Lehnhoff, Sebastian and Nieße, Astrid and Staudt, Philipp and Weinhardt, Christof and Werth, Oliver}},
  title        = {{{Towards a Decision Support System for Cross-Sectoral Energy Distribution Network Planning}}},
  year         = {{2021}},
}

@inbook{14856,
  author       = {{Hallmann, Corinna and Burmeister, Sascha Christian and Wissing, Michaela and Suhl, Leena}},
  booktitle    = {{Communications in Computer and Information Science}},
  isbn         = {{9783319962702}},
  issn         = {{1865-0929}},
  title        = {{{Heuristics and Simulation for Water Tank Optimization}}},
  doi          = {{10.1007/978-3-319-96271-9_5}},
  year         = {{2018}},
}