David Pätzel

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Lehrstuhl für Organic Computing
Telefon: +49 821 598 69254
E-Mail:
Raum: 2043 (W)
Sprechzeiten: nach Vereinbarung
Adresse: Am Technologiezentrum 8, 86159 Augsburg

Forschungsschwerpunkte

Ich beschäftige mich hauptsächlich mit Learning Classifier Systemen (insbesondere XCS und seinen Abkömmlingen), einer Familie von vielseitig einsetzbaren evolutionären regelbasierten maschinellen Lernverfahren. Eines der Hauptargumente für die Anwendung dieser Verfahren ist, dass die Modelle, die sie erzeugen, deutlich leichter zu interpretieren sind als diejenigen, die andere Lernverfahren erzeugen, wie zum Beispiel künstliche neuronale Netze. Allerdings verstehen wir formal immer noch nicht, wie LCS im Detail funktionieren, also, welche Probleme sie genau lösen können oder wie gut dies möglich ist – was eine Argumentation für sie stark schwächt. Durch meine Arbeit möchte ich ein formaleres Verständnis von LCS entwickeln und basierend darauf schließlich mehrere Behauptungen beweisen, die bis heute nur experimentell nachgewiesen wurden.

Ansonsten interessieren mich insbesondere:

  • Reinforcement Learning
  • evolutionäre maschinelle Lernverfahren
  • funktionale Programmierung, insbesondere mit Haskell
  • Möglichkeiten, Alltagssoftware mit einer formaleren (funktionaleren) Sicht wahrzunehmen, zum Beispiel Betriebssysteme (NixOS) oder Window-Manager (XMonad).
  • freie Software

Sonstige wissenschaftliche Tätigkeiten

Ich habe Reviews für Artikel folgender Journals verfasst: Daneben war ich Teil des gewählten dreiköpfigen Organisationskomitees des 23., 24., 25. und 26. International Workshop Evolutionary Rule-based Machine Learning (ERBML) (ehemals International Workshop on Learning Classifier Systems, IWLCS), der im Rahmen der Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) in den Jahren 2020 bis 2023 stattfand. Seitdem bin ich auch Reviewer für auf dem ERBML eingereichte Papiere.

Lebenslauf

seit 2017 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl
2015–2017 Master-Studium im Fach Informatik an der Universität Augsburg
2011–2015 Bachelor-Studium im Fach Informatik und Multimedia an der Universität Augsburg

Lehrveranstaltungen

(Angewandte Filter: Semester: aktuelles | Dozenten: David Pätzel | Vorlesungsarten: Übung, Seminar)
Name Semester Typ
Kommunikationssysteme - Übungsgruppe "Marconi" (Mi 14:00) Wintersemester 2023/24 Übung
Übung zu Kommunikationssysteme Wintersemester 2023/24 Übung
Kommunikationssysteme - Übungsgruppe "Floyd" (Di 10:00) Wintersemester 2023/24 Übung
Seminar Organic Computing (Bachelor) Wintersemester 2023/24 Seminar
Übung zu Grundlagen des Organic Computing Wintersemester 2023/24 Übung
Seminar Organic Computing (Master) Wintersemester 2023/24 Seminar
Kommunikationssysteme - Übungsgruppe "Bell" (Mo 15:45) Wintersemester 2023/24 Übung
Kommunikationssysteme - Übungsgruppe "Metcalfe" (Mi 15:45) Wintersemester 2023/24 Übung

Publikationen

2023 | 2022 | 2021 | 2020 | 2019 | 2018

2023

Michael Heider, David Pätzel, Helena Stegherr and Jörg Hähner. 2023. A metaheuristic perspective on learning classifier systems. DOI: 10.1007/978-981-19-3888-7_3
BibTeX | RIS | DOI

Michael Heider, Helena Stegherr, Roman Sraj, David Pätzel, Jonathan Wurth and Jörg Hähner. 2023. SupRB in the context of rule-based machine learning methods: a comparative study. DOI: 10.1016/j.asoc.2023.110706
BibTeX | RIS | DOI

Henning Cui, David Pätzel, Andreas Margraf and Jörg Hähner. 2023. Weighted mutation of connections to mitigate search space limitations in Cartesian Genetic Programming. DOI: 10.1145/3594805.3607130
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2022

Lukas Rosenbauer, David Pätzel, Anthony Stein and Jörg Hähner. 2022. A learning classifier system for automated test case prioritization and selection. DOI: 10.1007/s42979-022-01255-1
BibTeX | RIS | DOI

Michael Heider, David Pätzel and Alexander R. M. Wagner. 2022. An overview of LCS research from 2021 to 2022. DOI: 10.1145/3520304.3533985
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Michael Heider, Helena Stegherr, David Pätzel, Roman Sraj, Jonathan Wurth, Benedikt Volger and Jörg Hähner. 2022. Approaches for rule discovery in a learning classifier system. DOI: 10.5220/0011542000003332
PDF | BibTeX | RIS | DOI

David Pätzel and Jörg Hähner. 2022. The Bayesian learning classifier system: implementation, replicability, comparison with XCSF. DOI: 10.1145/3512290.3528736
BibTeX | RIS | DOI

2021

Lukas Rosenbauer, David Pätzel, Anthony Stein and Jörg Hähner. 2021. An organic computing system for automated testing. DOI: 10.1007/978-3-030-81682-7_9
BibTeX | RIS | DOI

David Pätzel, Michael Heider and Alexander R. M. Wagner. 2021. An overview of LCS research from 2020 to 2021. DOI: 10.1145/3449726.3463173
PDF | BibTeX | RIS | DOI

Lukas Rosenbauer, David Pätzel, Anthony Stein and Jörg Hähner. 2021. Transfer learning for automated test case prioritization using XCSF. DOI: 10.1007/978-3-030-72699-7_43
BibTeX | RIS | DOI | URL

2020

David Pätzel, Anthony Stein and Masaya Nakata. 2020. An overview of LCS research from IWLCS 2019 to 2020. DOI: 10.1145/3377929.3398105
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Michael Heider, David Pätzel and Jörg Hähner. 2020. SupRB: a supervised rule-based learning system for continuous problems.
BibTeX | RIS | URL

Michael Heider, David Pätzel and Jörg Hähner. 2020. Towards a Pittsburgh-style LCS for learning manufacturing machinery parametrizations. DOI: 10.1145/3377929.3389963
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Lukas Rosenbauer, Anthony Stein, Roland Maier, David Pätzel and Jörg Hähner. 2020. XCS as a reinforcement learning approach to automatic test case prioritization. DOI: 10.1145/3377929.3398128
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Lukas Rosenbauer, Anthony Stein, David Pätzel and Jörg Hähner. 2020. XCSF for automatic test case prioritization. DOI: 10.5220/0010105700490058
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Lukas Rosenbauer, Anthony Stein, David Pätzel and Jörg Hähner. 2020. XCSF with experience replay for automatic test case prioritization. DOI: 10.1109/ssci47803.2020.9308379
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2019

David Pätzel, Anthony Stein and Jörg Hähner. 2019. A survey of formal theoretical advances regarding XCS. DOI: 10.1145/3319619.3326848
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2018

David Pätzel and Jörg Hähner. 2018. An algebraic description of XCS. DOI: 10.1145/3205651.3208248
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