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Pattern-Datenbanken für heuristische Suchverfahren - Detailseite

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  • Online Belegung noch nicht möglich oder bereits abgeschlossen
Grunddaten
Veranstaltungsart Projektseminar Veranstaltungsnummer 3313059
Semester SoSe 2019 SWS 4
Rhythmus Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache deutsch
Belegungsfristen - Eine Belegung ist online erforderlich

Termine

Gruppe 1 iCalendar Export iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
iCalendar Export Mi. 13:00 bis 17:00 wöch
Einzeltermine anzeigen
Erwin Schrödinger-Zentrum /Modul 1 - 1307 Rudower Chaussee 26 (RUD26) - (Unterrichtsraum) Reinefeld findet statt     20
Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Reinefeld, Alexander , Prof. Dr.
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Education (GYM)  Informatik 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (ISS)  Informatik 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (ISG)  Informatik 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2018 )   -  
Master of Education (ISS)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (BS)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (GYM)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (ISG)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2018 )   -  
Master of Science  Informatik Hauptfach ( POVersion: 2009 )   -  
Master of Science  Informatik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2015 )   -  
Master of Science  Wirtschaftsinformatik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )   -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Informatik
Inhalt
Kommentar

Heuristische Suchalgorithmen werden in der Künstlichen Intelligenz, in Planungssystemen und in der kombinatorischen Optimierung eingesetzt, um Zustandsgraphen nach kostenoptimalen Lösungen zu durchsuchen. Die Effizienz des Suchprozesses hängt ganz wesentlich von der Güte der verwendeten Heuristik ab. Aktuelle Algorithmen verwenden als Heuristik sogenannte Pattern-Datenbanken (pattern databases), die komprimiert im Hauptspeicher liegen und über schnelle Indizierungsfunktionen adressiert werden. Am Beispiel von Einpersonen-Puzzles (n-Puzzle, Rubics Cube) und Sequenz-Alignmentverfahren der Bioinformatik wollen wir effiziente, parallele Algorithmen für die Erstellung großer Pattern-Datenbanken programmieren, die dann ihrerseits für die Lösungssuche in komplexen Problemen angewandt werden. Dabei kommen die Programmiersprachen C, C++ und Assembler sowie thread-parallele Methoden (OpenMP) zum Einsatz. Zur Entwicklung und Erprobung stehen hochparallele Cluster-Systeme mit großem Hauptspeicher und breiten Vektoreinheiten zur Verfügung.

Die Studierenden sollten Programmiererfahrung (möglichst C, C++) sowie Grundkenntnisse in Systemarchitektur mitbringen. Nach einer Einführung durch den Veranstalter halten die Studierenden Kurzvorträge zu ausgewählten Suchalgorithmen und Pattern-Datenbanken. Diese werden in Kleingruppen programmiert, getestet und optimiert und die Ergebnisse in einem Abschlussvortrag vorgestellt.

Bemerkung

Empfohlene Vorkenntnisse:

Besuch von Q8-7 (Architektur und Programmierung von Parallelrechnern) ist vorteilhaft, aber nicht zwingend notwendig.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2019. Aktuelles Semester: WiSe 2019/20.
Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin