Christian Grimme – författare

This book constitutes the refereed proceedings of the First Multidisciplinary International Symposium, MISDOOM 2019, held in Hamburg, Germany, in February/March 2019.The 14 revised full papers were carefully reviewed and selected from 21 submissions. The papers are organized in topical sections named: human computer interaction and disinformation, automation and disinformation, media and disinformation.

This volume originated from an international, interdisciplinary research course organized by the Institute of Information Management of the University of Münster in 2021-2022, funded by the DAAD IVAC sponsorship program. The coauthors and their contributions represent different disciplines, fusing perspectives of law and information sciences.The contributions present current issues in AI, ethics and human rights, policing, privacy and surveillance, social media, and data protection. The book has a further mission: it offers insight into a novel educational format that combines an intercultural learning environment with interdisciplinary co-working, e-learning methods, peer education, and interactive group work.

This book constitutes the refereed proceedings of the 9th International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization, EMO 2017 held in Münster, Germany in March 2017.  The 33 revised full papers presented together with 13 poster presentations were carefully reviewed and selected from 72 submissions. The EMO 2017 aims to discuss all aspects of EMO development and deployment, including theoretical foundations; constraint handling techniques; preference handling techniques; handling of continuous, combinatorial or mixed-integer problems; local search techniques; hybrid approaches; stopping criteria; parallel EMO models; performance evaluation; test functions and benchmark problems; algorithm selection approaches; many-objective optimization; large scale optimization; real-world applications; EMO algorithm implementations.

This book constitutes the refereed proceedings of the 9th International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization, EMO 2017 held in Münster, Germany in March 2017. 

The 33 revised full papers presented together with 13 poster presentations were carefully reviewed and selected from 72 submissions. The EMO 2017 aims to discuss all aspects of EMO development and deployment, including theoretical foundations; constraint handling techniques; preference handling techniques; handling of continuous, combinatorial or mixed-integer problems; local search techniques; hybrid approaches; stopping criteria; parallel EMO models; performance evaluation; test functions and benchmark problems; algorithm selection approaches; many-objective optimization; large scale optimization; real-world applications; EMO algorithm implementations.

Dieses Lehrbuch vermittelt einen breiten und grundlegenden Einblick in die Methoden der mathematischen Optimierung. Im Fokus stehen Algorithmen, verschiedene Optimierungsprobleme und ihre Komplexität sowie nützliche Lösungsmethoden. Dabei haben die Autoren, Informatiker und Optimierungsexperten der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster, die Konzepte ausführlich und leicht verständlich dargestellt und außerdem viel Wert auf die Anwendung der Problemstellungen und Lösungsverfahren auf Beispielfälle gelegt. Denn ob Bauteile passend gemacht, Personaleinsatz effizient geplant oder Transportnetzwerke effektiv gestaltet werden sollen – immer geht es um die Verbesserung von Systemen und die strukturierte Durchführung dieser Optimierung. Das Fachgebiet der mathematischen Optimierung wird daher auch häufig als Operations Research oder Unternehmensforschung bezeichnet.Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundbegriffe der Optimierung und die Graphentheorie und erläutert zunächst lineare Problemformulierungen sowie den Simplex-Algorithmus als zentrales Lösungsverfahren. Anschließend werden nichtlineare Problemstellungen und zumeist heuristische Verfahren beschrieben. Hier liegt der Schwerpunkt auf Evolutionären Algorithmen, einer Klasse von randomisierten Optimierungsverfahren, die bei der Lösung komplizierter ingenieurtechnischer Probleme immer mehr an Bedeutung gewinnen.Am Schluss des Buchs betrachten die Autoren das Thema aus der Perspektive der Entscheidungs- und Spieltheorie. Denn die Optimierung, wie sie in den vorangehenden Kapiteln betrachtet wird, ist genau genommen ein Spezialfall der Entscheidungstheorie. Der Band enthält zahlreiche Übungsaufgaben mit Lösungen, die die Autoren in ihren Vorlesungen erprobt haben. Alle praktischen Problemstellungen werden durch Lösungsimplementierungen in der Programmiersprache Python (ab Version 3) und, wo möglich, mit realen Datensätzen ergänzt. Zahlreiche praktische Beispiele und Anwendungsfälle, auch aus der aktuellen Forschung, stehen als vertiefendes Begleitmaterial online zur Verfügung.