Die Untersuchung von Algorithmen und Datenstrukturen bildet einen Kernbereich der Informatik. Zur Lösung der unterschiedlichsten Problemstellungen werden stets konkrete, nachvollziehbare Verfahren, also Algorithmen, gesucht. Datenstrukturen können dabei als Werkzeuge zur Organisation und Verarbeitung der anfallenden Daten eingesetzt werden. Besonderer Wert wird dabei auf die Analyse der Effizienz der betrachteten Algorithmen gelegt.
Heuristische Suche:
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Mit Hilfe einer unteren Schranke wird in einem implizit beschriebenen Graphen ein optimaler Start-Zielweg gefunden werden. Das zentrale Forschungsinteresse gilt speicherplatzbeschränkten Algorithmen und unterschiedlichen Ansätzen zur Suchraumbeschneidung.
Neuronale Netze:
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Neuronale Netze sind modular aufgebaute Berechnungsmodelle, die von den biologischen Vorbildern der Nerven-Netze abgeleitet sind und deren herausragende Eigenschaft die Lernfähigkeit ist.
Relaxed Balancing:
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Eine Baumstruktur wird im Hintergrund umstrukturiert, um schnellere Zugriffszeiten für simultan ablaufende Anfragen zu erreichen.
Robotik und Algorithmische Geometrie:
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Ein oder mehrere Agenten haben in einer unbekannten Umgebung eine Aufgabe, wie z.B. das Finden eines Zieles oder die Bestimmung der eigenen Position, zu erfüllen. Als Gütemaß wird das Verhältnis des gelaufenen Weges zur Länge der optimalen Lösung betrachtet.
Visualisierung:
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Die Umgebung Vega zur flexiblen Visualisierung geometrischer Algorithmen unterstützt die verteilte Anzeige von Algorithmen über TCP/IP. LEDA und CGAL Objekte werden unterstützt.