Forschungsschwerpunkte
Der Fokus meiner Forschung liegt auf natur-inspirierten Optimierungsverfahren, auch bekannt als Metaheuristiken bzw. evolution?re Algorithmen. Dabei bildet die Analyse des algorithmischen Verhaltens, vor allem im Bezug auf die Komponenten, die dieses Verhalten erzeugen, meinen Hauptarbeitsbereich. Diesen betrachte ich aus einer konzeptionellen Perspektive, die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Optimierungsverfahren hervorheben soll, und aus einer empirischen Perspektive, wobei der Einfluss der einzelnen Komponenten auf das Verhalten der Algorithmen quantifiziert werden soll.
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Zudem bin ich interessiert an M?glichkeiten, Metaheuristiken mit Machine Learning Verfahren zu verknüpfen, an parallelen und verteilt arbeitenden Algorithmen und an experimentellen und statistischen Methoden für die Analyse von Optimierungsalgorithmen. Als Anwendungsf?lle für Optimierungsverfahren interessieren mich vor allem Probleme aus dem Bereich der Bioinformatik.
Publikationen
2024 |
Jonathan Wurth, Helena Stegherr, Michael Heider and J?rg H?hner. 2024. GRAHF: a hyper-heuristic framework for evolving heterogeneous island model topologies. DOI: 10.1145/3638529.3654136 |
2023 |
Helena Stegherr, Leopold Luley, Jonathan Wurth, Michael Heider and J?rg H?hner. 2023. A framework for modular construction and evaluation of metaheuristics. |
Michael Heider, David P?tzel, Helena Stegherr and J?rg H?hner. 2023. A metaheuristic perspective on learning classifier systems. DOI: 10.1007/978-981-19-3888-7_3 |
Michael Heider, Helena Stegherr, Richard Nordsieck and J?rg H?hner. 2023. Assessing model requirements for explainable AI: a template and exemplary case study. |