• laufend

    COSEAL - Configuration and Selection of Algorithms

    Die COSEAL-Forschergruppe ist ein internationales Konsortium von Forschern (u.a. aus Belgien, Kanada, Irland, Dänemark und Deutschland) und beschäftigt sich mit aktuellen Fragestellungen in den Bereichen automatisierte Algorithmenselektion, Algorithmenkonfiguration und Maschinellem Lernen.


    Projektstatus laufend
    Projektzeitraum 01.02.2013- 01.01.2030
    Webseite http://www.coseal.net
    Schlüsselwörter Algorithmenselektion, Konfiguration, Maschinelles Lernen

     

    DemoRESILdigital: Demokratische Resilienz in Zeiten von Online-Propaganda, Fake news, Fear- Hate Speech


    Projektstatus laufend
    Projektzeitraum 01.01.2018- 31.12.2022
    Webseite https://www.demoresildigital.uni-muenster.de/
    Förderer Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen
    Projektnummer 005-1709-0001
    Schlüsselwörter Online-Propaganda; Fake news; Fear speech; Hate speech; Medienwirkung; Resilienz; Computational Social Science; Kommunikationswissenschaft; Digitale Kommunikation; Medienpsychologie; Datenwissenschaft; IT

     

    Verbundprojekt: Erkennung, Nachweis und Bekämpfung verdeckter Propaganda-Angriffe über neue Online-Medien - Teilvorhaben: Koordination von Simulation, Erkennung und Abwehr von verdeckten Propagandaangriffen

    Das Projekt adressiert als interdisziplinärer Ansatz die Identifikation und den Nachweis von (semi-)automatisch erzeugter verdeckter Propaganda in Online-Medien (z.B. sozialen Netzwerken).


    Projektstatus laufend
    Projektzeitraum 01.06.2016- 31.05.2019
    Webseite http://www.propstop.de
    Förderer Bundesministerium für Bildung und Forschung
    Projektnummer 16KIS0495K
    Schlüsselwörter Wirtschaftsinformatik; Netzwerkforschung; Social Media; Propagena; Meinungsbildung; Internet

     

    ERCIS Omni-Channel Lab - powered by Arvato

    Das ERCIS Omni-Channel Lab ist ein Forschungsprojekt in Kooperation mit Arvato CRM Solutions. Das Lab kombiniert akademische Forschung und Lehraktivitäten des ERCIS mit Arvatos praktischer Erfahrung in Omni-Channel-CRM-Lösungen in 110 Standorten für weltweit bekannte Marken. Das Lab hat drei Fokusbereiche: Prozesse, Daten und Analytics.


    Projektstatus laufend
    Projektzeitraum 01.03.2016- 28.02.2019
    Webseite https://omni-channel.ercis.org/
    Förderer ARVATO direct services GmbH
    Schlüsselwörter Customer Lifecycle; Omni-Channnel Prozesse; Omni-Channel Business; Kundensegmentierung

     

    Instanz-Basierte Algorithmenselektion inexakter State-Of-The-Art Solver für Traveling-Salesman-Probleme

    Das Traveling-Salesman-Problem (TSP) ist eines der prominentesten und bestuntersuchten NP-harten Optimierungsprobleme. Ausgehend von n Städten und paarweisen Distanzen (Kosten) soll eine Rundreise mit minimalen Gesamtkosten gefunden werden, sodass jede Stadt genau einmal besucht und am Ende wieder zum Start zurückgelangt wird. Effiziente inexakte Solver gewinnen im Vergleich zu exakten Solvern, für die eine Garantie der optimalen Lösung getroffen werden kann, immer mehr an Bedeutung, da sehr gute bzw. optimale Lösungen i.A., vor allem mit steigender Instanzgröße, schneller gefunden werden können. Eine Verbesserung gegenüber des derzeitigen inexakten State-Of-The-Art-Algorithmus LKH würde aufgrund der hohen Praxisrelevanz des TSP von großer Bedeutung sein. Dies soll hier umgesetzt werden mit Hilfe des vielversprechenden Konzeptes der instanzbasierten Algorithmenselektion.


    Projektstatus laufend
    Projektzeitraum 01.01.2017- 31.12.2018
    Förderer Deutscher Akademischer Austausch Dienst
    Projektnummer 57314626
    Schlüsselwörter Algorithmenselektion; Inexakte Solver; Traveling-Salesman-Problem; Statistik; Wirtschaftsinformatik; Kanada

     

  • abgeschlossen

    9. Internationale Konferenz zur Mehrkriteriellen Evolutionären Optimierung, Münster 19. - 22.03.2017

    EMO 2017 is the 9th International Conference on Evolutionary Multi- Criterion Optimization, aiming to continue the success of previous EMO conferences. We will bring together both the EMO and the multiple criteria decision making (MCDM) communities and moreover focus on solving real-world problems in government, business and industry. The classical EMO format will be supplemented by an EMO competition.


    Projektstatus abgeschlossen
    Projektzeitraum 19.03.2017- 22.03.2017
    Webseite http://www.emo2017.org
    Förderer DFG - Internationale wissenschaftliche Veranstaltungen
    Projektnummer TR 891/9-1
    Schlüsselwörter Evolutionäre Mehrkriterielle Optimierung

     

    DAAD Austauschprogramm: PPP Mexiko: "Hybridisierung von Metaheuristiken mit lokalen Suchstrategien"

    Das Projekt realisiert den internationalen Austausch von Forschungspartnern aus Deutschland und Mexiko im Kontext der Hybridisierung mehrkriterieller evolutionärer Algorithmen, insbesondere zur Thematik der Einbindung lokaler Suchstrategien in state-of-the-art Metaheuristiken wie SMS-EMOA und dP-EMOA.


    Projektstatus abgeschlossen
    Projektzeitraum 01.01.2014- 31.12.2015
    Förderer Deutscher Akademischer Austausch Dienst
    Projektnummer 57065955
    Schlüsselwörter Hybridisierung; Metaheuristiken mit lokalen Suchstrategien;

     

    Addressing Current Challenges in Evolutionary Multi-Objective Optimization: Indicator-based Selection, Convergence and Applicability

    Dieses Projekt zur Initiierung und Intensivierung bilateraler Kooperationen setzt es sich zum Ziel, Forscher aus Brasilien und Deutschland unter Fragestellungen aktueller Forschungsthemen im Bereich der mehrkriteriellen evolutionären Optimierung zusammen zu bringen.


    Projektstatus abgeschlossen
    Projektzeitraum 01.01.2014- 31.12.2014
    Förderer DFG - Internationale Kooperationsanbahnung
    Projektnummer TR 891/7-1
    Schlüsselwörter Multikriterielle Optimierung; Evolutionäre Algorithmen; Algorithmenselektion