Lehrstuhlinhaber/in

Forschungsinteressen

Data Science
Machine Learning
Automated Algorithm Selection & Configuration
(Automated Machine Learning)
Optimierung:
- Kontinuierliche (Black-Box) Optimierung
- Mehrkriterielle Optimierung
- Routen-Optimierung
Benchmarking:
- Exploratory Landscape Analysis
- Visualisierung
- Statistische Performance-Analyse
Interpretierbarkeit Algorithmischen Verhaltens
(Interpretable Machine Learning, Explainable AI)

Netzwerke / Mitgliedschaften

Koordinierendes Gründungsmitglied:

Benchmarking Network
COSEAL (Configuration and Selection of Algorithms)

Mitglied und/oder Unterstützer:

ACM SigEVO (Special Interest Group on Genetic and Evolutionary Computation der Association for Computing Machinery)
CLAIRE (Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe)
DStatG (Deutsche Statistische Gesellschaft)
ERCIS (European Research Center for Information Systems)
GfKl (Gesellschaft für Klassifikation)
GI (Gesellschaft für Informatik)
IEEE CIS Task Force on Benchmarking

Publikationen

57 Einträge

2023

Neural Networks as Black-Box Benchmark Functions Optimized for Exploratory Landscape FeaturesPrager, R. P., Dietrich, K., Schneider, L., Schäpermeier, L., Bischl, B., Kerschke, P., Trautmann, H. & 1 weitere, 30 Aug. 2023, FOGA '23: Proceedings of the 17th ACM/SIGEVO Conference on Foundations of Genetic Algorithms. 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 SuiteDietrich, K. & Kerschke, P., 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
GECCO 2023 Tutorial: Exploratory Landscape AnalysisKerschke, P. & Preuss, M., 15 Juli 2023, GECCO '23 Companion: Proceedings of the Companion Conference on Genetic and Evolutionary Computation. S. 990–1007, 18 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
Tools for Landscape Analysis of Optimisation Problems in Procedural Content Generation for GamesVolz, V., Naujoks, B., Kerschke, P. & Tušar, T., März 2023, in: Applied soft computing : the official journal of the World Federation on Soft Computing (WFSC). 136, 110121Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
A study on the effects of normalized TSP features for automated algorithm selectionHeins, J., Bossek, J., Pohl, J., Seiler, M., Trautmann, H. & Kerschke, P., Jan. 2023, in: Theoretical computer science : the journal of the EATCS. 940, B, S. 123-145, 23 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
Peak-A-Boo! Generating Multi-objective Multiple Peaks Benchmark Problems with Precise Pareto SetsSchäpermeier, L., Kerschke, P., Grimme, C. & Trautmann, H., 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

Mixture of Decision Trees for Interpretable Machine LearningBrüggenjürgen, S., Schaaf, N., Kerschke, P. & Huber, M. F., Dez. 2022, 2022 21st IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
Plotting Impossible? Surveying Visualization Methods for Continuous Multi-Objective Benchmark ProblemsSchäpermeier, L., Grimme, C. & Kerschke, P., Dez. 2022, in: IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 26, 6, S. 1306-1320Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
Process-Oriented Stream Classification Pipeline: A Literature ReviewClever, L., Pohl, J. S., Bossek, J., Kerschke, P. & Trautmann, H., 9 Sept. 2022, in: Applied sciences. 12, 18, 9094Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
The objective that freed me: a multi-objective local search approach for continuous single-objective optimizationAspar, P., Steinhoff, V., Schäpermeier, L., Kerschke, P., Trautmann, H. & Grimme, C., 5 Sept. 2022, in: Natural computing : an innovative journal bridging biosciences and computer sciences ; an international journalElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
A collection of deep learning-based feature-free approaches for characterizing single-objective continuous fitness landscapesSeiler, M. V., Prager, R. P., Kerschke, P. & Trautmann, H., 8 Juli 2022, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation ConferenceElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
MOLE: Digging Tunnels Through Multimodal Multi-objective LandscapesSchäpermeier, L., Grimme, C. & Kerschke, P., 8 Juli 2022, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation ConferenceElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
Estimation of component reliability from superposed renewal processes by means of latent variablesRodrigues, A., Kerschke, P., Pereira, C. A. D. B., Trautmann, H., Wagner, C., Hellingrath, B. & Polpo, A., März 2022, in: Computational statistics. 37, S. 355–379Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
Automated Algorithm Selection in Single-Objective Continuous Optimization: A Comparative Study of Deep Learning and Landscape Analysis MethodsPrager, R. P., Seiler, M. V., Trautmann, H. & Kerschke, P., 2022, 17th International Conference on Parallel Problem Solving from NatureElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
BBE: Basin-Based Evaluation of Multimodal Multi-objective Optimization ProblemsHeins, J., Rook, J., Schäpermeier, L., Kerschke, P., Bossek, J. & Trautmann, H., 2022, 17th International Conference on Parallel Problem Solving from NatureElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
HPO $\times$ ELA: Investigating Hyperparameter Optimization Landscapes by Means of Exploratory Landscape AnalysisSchneider, L., Schäpermeier, L., Prager, R. P., Bischl, B., Trautmann, H. & Kerschke, P., 2022, 17th International Conference on Parallel Problem Solving from NatureElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XVII: 17th International Conference, PPSN 2022, Dortmund, Germany, September 10–14, 2022, Proceedings, Part IRudolph, G., Kononova, A. V., Aguirre, H., Kerschke, P., Ochoa, G. & Tušar, T., 2022, Springer, ChamElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Buch/Gutachten/Sammelbände > Monographie

2021

Towards Feature-Free Automated Algorithm Selection for Single-Objective Continuous Black-Box OptimizationPrager, R. P., Seiler, M. V., Trautmann, H. & Kerschke, P., 5 Dez. 2021, 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
Peeking beyond peaks: Challenges and research potentials of continuous multimodal multi-objective optimizationGrimme, C., Kerschke, P., Aspar, P., Trautmann, H., Preuss, M., Deutz, A. H., Wang, H. & 1 weitere, Dez. 2021, in: Computers and Operations Research. 136, 105489Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
On the potential of normalized TSP features for automated algorithm selectionHeins, J., Bossek, J., Pohl, J., Seiler, M., Trautmann, H. & Kerschke, P., 6 Sept. 2021, Proceedings of the 16th ACM/SIGEVO Conference on Foundations of Genetic AlgorithmsElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
Lifting the Multimodality-Fog in Continuous Multi-objective OptimizationKerschke, P. & Grimme, C., 2021, Natural Computing SeriesElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Buch/Sammelband/Gutachten
Multi$^3$: Optimizing Multimodal Single-Objective Continuous Problems in the Multi-objective Space by Means of MultiobjectivizationAspar, P., Kerschke, P., Steinhoff, V., Trautmann, H. & Grimme, C., 2021, 11th International Conference on Evolutionary Multi-Criterion OptimizationElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
To Boldly Show What No One Has Seen Before: A Dashboard for Visualizing Multi-objective LandscapesSchäpermeier, L., Grimme, C. & Kerschke, P., 2021, 11th International Conference on Evolutionary Multi-Criterion OptimizationElektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband

2020

Multiobjectivization of Local Search: Single-Objective Optimization Benefits From Multi-Objective Gradient DescentSteinhoff, V., Kerschke, P., Aspar, P., Trautmann, H. & Grimme, C., 1 Dez. 2020, 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
Per-Instance Configuration of the Modularized CMA-ES by Means of Classifier Chains and Exploratory Landscape AnalysisPrager, R. P., Trautmann, H., Wang, H., Bäck, T. H. W. & Kerschke, P., 1 Dez. 2020, 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband

Beruflicher Werdegang

seit 2021:
Inhaber der Professur für Big Data Analytics in Transportation,
Fakultät Verkehrswissenschaften "Friedrich List", Technische Universität Dresden
seit 2019:
Dozent im Masterstudiengang IT-Management,
WWU Weiterbildung, Münster
seit 2019:
Dozent im Zertifikatsstudiengang Data Science,
WWU Weiterbildung, Münster
2017 - 2021:
PostDoc am Lehrstuhl für Data Science: Statistik & Optimierung,
Institut für Wirtschaftsinformatik, Westfälische Wilhelms-Universität Münster
2017 - 2020:
Dozent im dualen Studiengang Betriebswirtschaftslehre und Steuern,
Fachhochschule Münster
2013 - 2017:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Data Science: Statistik & Optimierung,
Institut für Wirtschaftsinformatik, Westfälische Wilhelms-Universität Münster

Studium

2013 - 2017:
Promotion (Dr. rer. pol.) am Institut für Wirtschaftsinformatik,
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Westfälische Wilhelms-Universität Münster
- Titel der Doktorarbeit: Automated and Feature-Based Problem Characterization and Algorithm Selection Through Machine Learning
2010 - 2013:
Datenwissenschaft (M.Sc.), Technische Universität Dortmund
2011:
Auslandssemester (ERASMUS) an der Universität Bergen, Bergen, Norwegen
2007 - 2010:
Datenanalyse und Datenmanagement (B.Sc.), Technische Universität Dortmund

Auszeichnungen und Preise

09/2021:
Nominiert für den FOGA XVI Best Paper Award (2021),
FH Vorarlberg und Organisationskommittee der FOGA XVI
- Nominiert wurde die Publikation:
  Jonathan Heins, Jakob Bossek, Janina Pohl, Moritz Seiler, Heike Trautmann and Pascal Kerschke (2021). On the Potential of Normalized TSP Features for Automated Algorithm Selection. 16th ACM/SIGEVO Conference on Foundations of Genetic Algorithms (FOGA XVI), S. 1 - 15, ACM.
12/2018:
Dissertationspreis der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät,
Westfälische Wilhelms-Universität Münster
09/2018:
Invited Young Researcher auf dem 6th Heidelberg Laureate Forum,
Heidelberg Laureate Forum Foundation
09/2016:
PPSN XIV Best Paper Award (2016),
Edinburgh Napier University und Organisationskommittee der PPSN XIV
- Ausgezeichnet wurde die Publikation:
  Pascal Kerschke, Hao Wang, Mike Preuss, Christian Grimme, André Deutz, Heike Trautmann, Michael Emmerich (2016). Towards Analyzing Multimodality of Continuous Multiobjective Landscapes. International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN XIV), S. 962 - 972, Springer.

Lehrstuhlinhaber/in

2023

2022

2021

2020

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Einblicke ins Studium