Mögliche Themen für Bachelor-/Masterarbeiten oder Projekte:
Probabilistische Algorithmen für das Set Covering Problem:
Das Mengenüberdeckungsproblem (Set Covering Problem) ist ein NP-vollständiges Problem. Dabei wird aus einem System von Teilmengen S eines Universums U eine möglichst kleine Teilmenge von S gesucht, die U vollständig abdeckt. Eine einfache Heuristik zur approximativen Lösung des Problems basiert auf einem Greedy-Ansatz. Diese approximativen Lösungen unterscheiden sich um einen Faktor von maximal ln|U| von der exakten (aber nicht effizient berechenbaren) Lösung. In diesem Projekt soll theoretisch und experimentell untersucht werden, ob und wie die Lösung der Greedy-Heuristik durch zufällige Änderungen der Algorithmen-Eingabe beeinflusst werden kann. Dabei soll zunächst eine Methode entwickelt werden, um zufällige kleine Teilmengensysteme zu erstellen und solche zu identifizieren, für die die Greedy-Heuristik stark von einer exakten Lösung abweicht. Solche worst-case-Eingaben sollen dann im Sinne einer "Smoothed Analysis" untersucht werden, d.h es soll ausgewertet werden, inwiefern bereits eine kleine Änderung der Eingabe zu einem deutlich besseren Ergebnis führt. Erkenntnisse hieraus sollen dann in die Entwicklung einer neuen probabilistischen Heuristik zur Lösung des Mengenüberdeckungsproblems einfließen.
Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Prof. Dr. Hans A. Kestler. Geeignete eigene Themenvorschläge können ebenfalls berücksichtigt werden.
Our paper "Interaction Empowerment in Mobile Health: Concepts, Challenges, and Perspectives" has been published in the Journal of Medical Internet Research mhealth and uhealth.
Our paper "Identification of dynamic driver sets controlling phenotypical landscapes" has been published in the Computational and Structural Biotechnology Journal.
Congratulations to Dr. Silke Werle for winning the 1st Prize with her pitch at the 1. Science Day held by ProTrainU.
Our paper "Reconstructing Boolean network ensembles from single-cell data for unraveling dynamics in the aging of human hematopoietic stem cells" has been published in the Computational and Structural Biotechnology Journal.
The position paper "Is there a role for statistics in artificial intelligence" has been published online first in Advances in Data Analysis and Classification.
Our paper "Multi-Modal Pain Intensity Assessment Based on Physiological Signals: A Deep Learning Perspective" has been published in Frontiers in Physiology.
Our paper "Corona Health - A Study- and Sensor-Based Mobile App Platform Exploring Aspects of the COVID-19 Pandemic" has been published in the International Journal of Environmental Research and Public Health.
Our paper "Patient empowerment during the COVID-19 pandemic: Ensuring safe and fast communication of test results" has been published in the Journal of Medical Internet Research.
Our paper "Perspective on mHealth Concepts to Ensure Users’ Empowerment–From Adverse Event Tracking for COVID-19 Vaccinations to Oncological Treatment" has been published in IEEE Access.