SFB 901 - Konfiguration und Bewertung (Teilprojekt B2)

Überblick

Dieses Teilprojekt beschäftigt sich mit formalen Ansätzen zur Konfiguration und Bewertung von Services sowie deren algorithmischer und praktischer Umsetzung im Szenario des OTF Computing. In der dritten Phase sollen die folgenden Ziele verfolgt werden. Erstens soll der Konfigurationsprozess als ein kontinuierlicher Prozess umgesetzt werden, der nie vollständig abgeschlossen ist und auch den Nutzer stärker einbezieht. Zweitens soll die Effizienz der Konfiguration dadurch verbessert werden, dass ähnliche Konfigurationsprozesse miteinander kooperieren. Drittens sollen Qualitätseigenschaften nicht länger nur als Nebenbedingungen, sondern als gleichzeitig zu optimierende Ziele betrachtet werden.

DFG-Verfahren Sonderforschungsbereiche

Teilprojekt zu SFB 901: On-The-Fly Computing - Individualisierte IT-Dienstleistungen in dynamischen Märkten

Antragstellende Institution Universität Paderborn

Teilprojektleiter Professor Dr. Eyke Hüllermeier; Professor Dr. Hans Kleine Büning, bis 6/2015; Dr. Bernhard Kleinjohann, bis 6/2019; Professor Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo, seit 7/2019

Key Facts

Art des Projektes:
Forschung
Laufzeit:
07/2011 - 06/2023
Gefördert durch:
DFG
Websites:
Homepage
DFG-Datenbank gepris

Detailinformationen

Projektleitung

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Prof. Dr. Hans Kleine Büning

Chinesisch-Deutscher Campus

Zur Person
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Prof. Dr. Eyke Hüllermeier

Sonderforschungsbereich Transregio 318

Zur Person
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Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

Sonderforschungsbereich Transregio 318

Zur Person
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Eyke Hüllermeier

Ludwig-Maximilians-Universität München

Zur Person (Orcid.org)
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Bernd Kleinjohann

Publikationen

Configuration and Evaluation
J.M. Hanselle, E. Hüllermeier, F. Mohr, A.-C. Ngonga Ngomo, M. Sherif, A. Tornede, M.D. Wever, in: C.-J. Haake, F. Meyer auf der Heide, M. Platzner, H. Wachsmuth, H. Wehrheim (Eds.), On-The-Fly Computing -- Individualized IT-Services in Dynamic Markets, Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn, Paderborn, 2023, pp. 85–104.
Advanced Algorithm Selection with Machine Learning: Handling Large Algorithm Sets, Learning From Censored Data, and Simplyfing Meta Level Decisions
A. Tornede, Advanced Algorithm Selection with Machine Learning: Handling Large Algorithm Sets, Learning From Censored Data, and Simplyfing Meta Level Decisions, 2023.
On-The-Fly Computing -- Individualized IT-services in dynamic markets
C.-J. Haake, F. Meyer auf der Heide, M. Platzner, H. Wachsmuth, H. Wehrheim, On-The-Fly Computing -- Individualized IT-Services in Dynamic Markets, Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn, Paderborn, 2023.
A Survey of Methods for Automated Algorithm Configuration
E. Schede, J. Brandt, A. Tornede, M.D. Wever, V. Bengs, E. Hüllermeier, K. Tierney, ArXiv:2202.01651 (2022).
HARRIS: Hybrid Ranking and Regression Forests for Algorithm Selection
L. Fehring, J.M. Hanselle, A. Tornede, in: Workshop on Meta-Learning (MetaLearn 2022) @ NeurIPS 2022, 2022.
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