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last night in london
July 11th, 2007 by 
manu
so, this night is my last night in london. i had a great time here, not only at the conference, but also visiting some of the world’s most famous places.
gecco was quite interesting, i attended some great presentations and even got some good feedback on my own one. a highlight was the keynote event, but also meeting some guys with similar research interests from all over the world was just great. i’m really curious about whenever i get an oppurtunity like this again.
funniest thing was meeting a pakistani at the pub where i spent almost every night after wandering around in the city, who complimented me on my good english. i’m quite sure there are some of you with a different opinion on that. ^^
unfortunately, i’m going to leave quite early tomorrow, and i still have to get my (unexpectedly grown) luggage packed. i even bought a new rock climbing rucksack to get the gecco proceedings back to germany, together with some gifts. might get hard when checking in for the flight tomorrow morning. 
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gecco keynote event
July 10th, 2007 by manu
yesterday in the evening, the gecco keynote took place at the national history museum in london.
a great location, especially for meeting “some of the greatest minds in evolutionary biology” (gecco program preamble, Hod Lipson): Richard Dawkins, Lewis Wolpert and Steve Jones.
Here are some pictures (sorry for some of them being blurred, couldn’t dare using a flashlight ):
the location:
inside:
the panel:
Hopefully, some of you have better quality images that they are willing to share.
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evo blogger meeting around gecco
July 9th, 2007 by manu
as jj proposed on his blog, some of the guys blogging about the gecco 2007 could meet up somewhere in london.
sounds like a good idea!
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first night in london
July 8th, 2007 by manu
great city, can’t state that often enough.
i was just wandering around yesterday evening, here are some impressions:
covent garden:
trafalgar square/nelson’s column (where the tour de france started lately, for the first time in london):
big ben:
and finally, the location where gecco 2007 takes place, the University College London:
now i’m going to prepare for my presentation which is scheduled for tuesday, five o’clock.
though… no need to hurry, perhaps i’ll take a sunbath at hyde park during lunch break first.
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GECCO 2007
April 10th, 2007 by manu
Today, i submitted the final revision of our paper entitled “Self-Adaptive Ant Colony Optimisation Applied to Function Allocation in Vehicle Networks”, which i am going to present at the GECCO 2007 [1] in London (July 7-11, 2007).
Here’s the abstract:
Modern vehicles possess an increasing number of software and hardware components that are integrated in electronic control units (ECUs). Finding an optimal allocation for all components is a multi-objective optimisation problem, since every valid allocation can be rated according to multiple objectives like costs, busload, weight, etc. Additionally, several constraints mainly regarding the availability of resources have to be considered. This paper introduces a new variant of the well-known ant colony optimisation, which has been applied to the real-world problem described above. Since it concerns a multi-objective optimisation problem, multiple ant colonies are employed. In the course of this work, pheromone updating strategies specialised on constraint handling are developed. To reduce the effort needed to adapt the algorithm to the optimisation problem by tuning strategic parameters, self-adaptive mechanisms are established for most of them. Besides the reduction of the effort, this step also improves the algorithm’s convergence behaviour.
Feel free to contact me to get the full paper.
[1] gecco 2007
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Hauptseminar Optimierung mit Evolutionären Verfahren
January 10th, 2006 by manu
Folien zum Vortrag über Schwarm-Intelligenz im Rahmen des Hauptseminars “Optimierung mit evolutionären Verfahren” bei PD Dr.-Ing. habil. Peter Wilke im Wintersemester 2003/2004 an der FAU Erlangen-Nürnberg.
Download als pdf
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Studienarbeit
January 9th, 2006 by manu
Das Thema und die Ausarbeitung zu meiner Studienarbeit sind hier zu finden.
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Interaktiver Assistent zur Einstellung der Multiplikatoren multidimensionaler Zielfunktionen
January 9th, 2006 by manu
Häufig treten in der Betriebswirtschaft Zeitplanungsprobleme auf, die mit konventionellen Algorithmen nicht unter akzeptablem Aufwand zu bewältigen sind. Evolutionäre Verfahren (z.B. genetische Algorithmen wie im konkreten Fall) stellen hier eine Möglichkeit zur Verfügung, einen geeigneten Kompromiss aus Lösungsgüte und Zeitaufwand zu erzielen. Diese Verfahren benötigen zumeist eine Zielfunktion zur Beurteilung der Lösungsgüte, welche für den durchschnittlichen Benutzer durchaus zu komplex werden kann. Bei der Einstellung der Multiplikatoren dieser Zielfunktion wird er meist alleine gelassen.
Hier soll der Assistent angreifen, indem er dem Benutzer eine Hilfestellung bei der Abbildung seiner Präferenzen bzw. Kriterien eines guten Plans auf die Multiplikatoren der Zielfunktion bietet.
Basierend auf einem Plan, den der Benutzer als optimal empfindet, und einem durch das evolutionäre Verfahren mit den ursprünglichen Multiplikatoren erstellten Plan wird versucht, die Abweichungen zwischen den Vorstellungen des Benutzers und der durch die alten Multiplikatoren definierten Zielfunktion ausfindig zu machen, und die Zielfunktion den Wünschen des Benutzers anzupassen.
Dies geschieht in drei Schritten:
- dem Sortieren der Eingabedaten nach ihrer Relevanz in drei Klassen
- dem Versuch, anhand von Erfahrungswerten Aussagen über Fehler des Benutzers bei der Modellierung der Eingabedaten zu machen
- der Neuberechnung der als relevant markierten Multiplikatoren durch ein numerisches Verfahren
Als Ergebnis erhält der Benutzer nach Schritt zwei Empfehlungen bezüglich der Einstellung der ursprünglichen Multiplikatoren, sowie nach Schritt drei komplett neu berechnete Multiplikatoren, die das globale Optimum des evolutionären Verfahrens näher an sein Optimum rücken.
Durch dieses Verfahren wird es dem Benutzer erheblich erleichtert, den Verlauf des evolutionären Verfahrens an seine eigenen Ansprüche an einen optimalen Plan anzupassen. Wo bisher noch eine Vielzahl von Multiplikatoren manuell eingestellt werden muss, gibt der Assistent konkrete Anweisungen oder fertige Multiplikatoren aus, die einfach benutzt werden können.
Ausarbeitung: sa.pdf
Folien: slides.pdf
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