Team
Lehrstuhlinhaber
© Pascal Kerschke 04/2023
Professor
NameHerr Prof. Dr. rer. pol. Pascal Kerschke
Eine verschlüsselte E-Mail über das SecureMail-Portal versenden (nur für TUD-externe Personen).
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Besuchsadresse:
Bürozentrum Falkenbrunnen (FAL), Zimmer 005a (EG) Würzburger Str. 35
01187 Dresden
Sprechzeiten:
nach Vereinbarung
Sekretariat
© Sandy Wolf 04/2023
Sekretärin
NameFrau Sandy Wolf
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Professur für Big Data Analytics in Transportation
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Besuchsadresse:
Bürozentrum Falkenbrunnen (FAL), Zimmer 005b (EG) Würzburger Str. 35
01187 Dresden
Wissenschaftliche Mitarbeiter/innen
© Sebastian Dengel
Mitarbeiter/in
NameHerr Sebastian Dengel M.Sc.
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Professur für Big Data Analytics in Transportation
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Besuchsadresse:
Bürozentrum Falkenbrunnen (FAL), Zimmer 014 (EG) Würzburger Str. 35
01187 Dresden
© Konstantin Dietrich 04/2023
Mitarbeiter/in (ScaDS.AI)
NameHerr Konstantin Dietrich M.Sc.
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Professur für Big Data Analytics in Transportation
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Besuchsadresse:
Bürozentrum Falkenbrunnen (FAL), Zimmer 011b (EG) Würzburger Str. 35
01187 Dresden
Sprechzeiten:
nach Vereinbarung
- Black Box Optimization Benchmarking (insb. Erweiterung von vorhandenen Benchmark Suites)
- Explorative Landschafts Analyse
- Data Science
- 2017 - 2020:
Physik (M.Sc.), Universität zu Köln - 2015 - 2016:
Auslandssemester an der University of Liverpool, Liverpool, UK - 2013 - 2017:
Physik (B.Sc.), Universität zu Köln
2024
-
Hybridizing Target- and SHAP-Encoded Features for Algorithm Selection in Mixed-Variable Black-Box Optimization, 7 Sept. 2024, Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XVIII: 18th International Conference, PPSN 2024, Hagenberg, Austria, September 14–18, 2024, Proceedings, Part II. Affenzeller, M., Winkler, S. M., Kononova, A. V., Bäck, T., Trautmann, H., Tušar, T. & Machado, P. (Hrsg.).S. 154–169, 16 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
-
Impact of Training Instance Selection on Automated Algorithm Selection Models for Numerical Black-box Optimization, 14 Juli 2024, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference. Association for Computing Machinery (ACM), S. 1007 - 1016, 10 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
2023
-
Neural Networks as Black-Box Benchmark Functions Optimized for Exploratory Landscape Features, 30 Aug. 2023, FOGA '23: Proceedings of the 17th ACM/SIGEVO Conference on Foundations of Genetic Algorithms. S. 129-139, 11 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
-
Evaluation of Algorithms from the Nevergrad Toolbox on the Strictly Box-Constrained SBOX-COST Benchmarking Suite, 15 Juli 2023, GECCO 2023 Companion - Proceedings of the 2023 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. 4 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
2022
-
Increasing the Diversity of Benchmark Function Sets Through Affine Recombination, 2022, Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XVII - 17th International Conference, PPSN 2022, Proceedings. Rudolph, G., Kononova, A. V., Aguirre, H., Kerschke, P., Ochoa, G. & Tušar, T. (Hrsg.).S. 590-602, 13 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
Diese Informationen werden durch das FIS bereitgestellt.
© Jonathan Heins 04/2023
Mitarbeiter/in
NameHerr Jonathan Heins M.Sc.
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Professur für Big Data Analytics in Transportation
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Besuchsadresse:
Bürozentrum Falkenbrunnen (FAL), Zimmer 012 (EG) Würzburger Str. 35
01187 Dresden
© Markus Leyser 04/2023
Mitarbeiter/in (Stipendiat am Boysen-TUD-Graduiertenkolleg)
NameHerr Markus Leyser M.Sc.
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Professur für Big Data Analytics in Transportation
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Besuchsadresse:
Bürozentrum Falkenbrunnen (FAL), Zimmer 012 (EG) Würzburger Str. 35
01187 Dresden
© Felix Rauschert 04/2023
Mitarbeiter/in
NameHerr Felix Rauschert M.Sc.
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Professur für Big Data Analytics in Transportation
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Besuchsadresse:
Bürozentrum Falkenbrunnen (FAL), Zimmer 014 (EG) Würzburger Str. 35
01187 Dresden
© Lennart Schäpermeier 04/2023
Mitarbeiter/in
NameHerr Lennart Schäpermeier M.Sc.
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Professur für Big Data Analytics in Transportation
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Besuchsadresse:
Bürozentrum Falkenbrunnen (FAL), Zimmer 011b (EG) Würzburger Str. 35
01187 Dresden
Sprechzeiten:
nach Vereinbarung
- Mehrkriterielle Optimierung
(insbesondere Visualierung kontinuierlicher Probleme) - Algorithm Selection
- Data Science
- Seit 2021: Doktorand bei BDA@TU Dresden
- 2018 - 2021:
Information Systems (M.Sc.), Westfälische Wilhelms-Universität Münster - 2017:
Auslandssemester an der University of Turku, Turku, Finnland - 2015 - 2018:
Wirtschaftsinformatik (B.Sc.), Westfälische Wilhelms-Universität Münster
2024
-
Dancing to the State of the Art?: How Candidate Lists Influence LKH for Solving the Traveling Salesperson Problem, 7 Sept. 2024, Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XVIII: 18th International Conference, PPSN 2024, Hagenberg, Austria, September 14–18, 2024, Proceedings, Part I. Affenzeller, M., Winkler, S. M., Kononova, A. V., Bäck, T., Trautmann, H., Tušar, T. & Machado, P. (Hrsg.).S. 100-115, 16 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
-
Reinvestigating the R2 Indicator: Achieving Pareto Compliance by Integration, 7 Sept. 2024, Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XVIII: 18th International Conference, PPSN 2024, Hagenberg, Austria, September 14–18, 2024, Proceedings, Part IV. Affenzeller, M., Winkler, S. M., Kononova, A. V., Bäck, T., Trautmann, H., Tušar, T. & Machado, P. (Hrsg.).S. 202-216, 15 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
2023
-
Neural Networks as Black-Box Benchmark Functions Optimized for Exploratory Landscape Features, 30 Aug. 2023, FOGA '23: Proceedings of the 17th ACM/SIGEVO Conference on Foundations of Genetic Algorithms. S. 129-139, 11 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
-
Peak-A-Boo! Generating Multi-objective Multiple Peaks Benchmark Problems with Precise Pareto Sets, 2023, Evolutionary Multi-Criterion Optimization - 12th International Conference, EMO 2023, Proceedings. Emmerich, M., Deutz, A., Wang, H., Kononova, A. V., Naujoks, B., Li, K., Miettinen, K. & Yevseyeva, I. (Hrsg.).14 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
2022
-
Plotting Impossible? Surveying Visualization Methods for Continuous Multi-Objective Benchmark Problems, Dez. 2022, in: Congress on Evolutionary Computation (CEC). 26, 6, S. 1306-1320, 15 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
-
The objective that freed me: a multi-objective local search approach for continuous single-objective optimization, 5 Sept. 2022, in: Natural computing : an innovative journal bridging biosciences and computer sciences ; an international journal. 22, 2, S. 271 - 285, 15 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
-
MOLE: Digging Tunnels Through Multimodal Multi-objective Landscapes, 8 Juli 2022, GECCO 2022 - Proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference. S. 592-600, 9 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
-
BBE: Basin-Based Evaluation of Multimodal Multi-objective Optimization Problems, 2022, Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XVII - 17th International Conference, PPSN 2022, Proceedings. Rudolph, G., Kononova, A. V., Aguirre, H., Kerschke, P., Ochoa, G. & Tušar, T. (Hrsg.).S. 192-206, 15 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
-
HPO × ELA: Investigating Hyperparameter Optimization Landscapes by Means of Exploratory Landscape Analysis, 2022, Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XVII - 17th International Conference, PPSN 2022, Proceedings. Rudolph, G., Kononova, A. V., Aguirre, H., Kerschke, P., Ochoa, G. & Tušar, T. (Hrsg.).S. 575-589, 15 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
2021
-
To Boldly Show What No One Has Seen Before: A Dashboard for Visualizing Multi-objective Landscapes, 2021, Evolutionary Multi-Criterion Optimization - 11th International Conference, EMO 2021, Proceedings. Ishibuchi, H., Zhang, Q., Cheng, R., Li, K., Li, H., Wang, H. & Zhou, A. (Hrsg.).S. 632-644, 13 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
2020
-
One PLOT to Show Them All: Visualization of Efficient Sets in Multi-objective Landscapes, 2020, 16th International Conference on Parallel Problem Solving from NatureElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
Diese Informationen werden durch das FIS bereitgestellt.
- 09/2024: Best Paper Award der PPSN 2024 Konferenz mit dem Beitrag Lennart Schäpermeier and Pascal Kerschke. "Reinvestigating the R2 indicator: Achieving pareto compliance by integration." International Conference on Parallel Problem Solving from Nature. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024.
Studentische Hilfskräfte
© Lukas Bodi 03/2024
Studentische Hilfskraft
NameHerr Lukas Bodi B.A.
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Professur für Big Data Analytics in Transportation
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Besuchsadresse:
Bürozentrum Falkenbrunnen (FAL) Würzburger Str. 35
01187 Dresden
© Felix Hoch 04/2023
Studentische Hilfskraft
NameHerr Felix Hoch B.Sc.
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Professur für Big Data Analytics in Transportation
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Besuchsadresse:
Bürozentrum Falkenbrunnen (FAL), Zimmer 120 (1. OG) Würzburger Str. 35
01187 Dresden
Studentische Hilfskraft
NameHerr Jochen Weihe B.Sc.
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Professur für Big Data Analytics in Transportation
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Besuchsadresse:
Bürozentrum Falkenbrunnen (FAL), Zimmer 120 (1. OG) Würzburger Str. 35
01187 Dresden
Ehemalige Mitarbeiter/innen
© Emna Belhaj
Gastwissenschaftlerin
NameFrau Emna Belhaj
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© Réka Doffkay
Studentische Hilfskraft
NameFrau Réka Doffkay B.Sc.
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Professur für Big Data Analytics in Transportation
Professur für Big Data Analytics in Transportation
Besuchsadresse:
Bürozentrum Falkenbrunnen (FAL), Zimmer 012 (EG) Würzburger Str. 35
01187 Dresden
© Jonas Jostmann
Studentische Hilfskraft
NameHerr Jonas Jostmann B.Sc.
Eine verschlüsselte E-Mail über das SecureMail-Portal versenden (nur für TUD-externe Personen).
© Deutsch
Studentische Hilfskraft
NameHerr Lukas Unterschütz B.Sc.
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