Forschungsschwerpunkte

Momentan beschäftige ich mich hauptsächlich mit Cartesian Genetic Programming (CGP), eine Art der Genetischen Programmierung. Die grobe Idee ist es, ein Programm mithilfe einer Graphenstruktur darzustellen. Mithilfe genetischer Algorithmen kann sich diese Graphenstruktur selbstständig verändern, um sich an das aktuelle Ziel anzupassen. Somit wird eine Lösung in Form von Operatorketten generiert.

 

Ziel ist es momentan, CGPs mögliche Anwendungsgebiete sowie dessen Performanz und Leistung zu verbessern.

 

 

Lehrveranstaltungen

(applied filters: semester: current | institute: Organic Computing | lecturers: Henning Cui | course types: all)
name semester type
Übung zu Ad-hoc und Sensornetze (1023 W) summer semester 2023 Übung
Seminar Organic Computing (Master) summer semester 2023 Seminar
Studentische Arbeiten am Lehrstuhl Organic Computing summer semester 2023 sonstige
Übung zu Ad-hoc und Sensornetze summer semester 2023 Übung
Ad-hoc und Sensornetze summer semester 2023 Vorlesung
Seminar Organic Computing (Bachelor) summer semester 2023 Seminar

Lebenslauf

seit 2022 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl
2019 - 2021 Master-Studium im Fach Informatik und Multimedia  an der Universität Augsburg
2017 - 2021 Wiss. Hilfskraft an diversen Lehrstühlen
2018 - 2020 Vorstand von Augsburger Studierendenvereinigung für angewandte Informatik e.V
2016 - 2019 Bachelor-Studium im Fach Informatik und Multimedia an der Universität Augsburg

 

Publikationen

2023 | 2022

2023

Andreas Margraf, Henning Cui, Simon Heimbach, Jörg Hähner, Steffen Geinitz and Stephan Rudolph. 2023. Model-driven optimisation of monitoring system configurations for batch production. DOI: 10.5220/0011688900003402
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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
PDF | BibTeX | RIS | DOI

2022

Henning Cui, Andreas Margraf and Jörg Hähner. 2022. Refining mutation variants in Cartesian genetic programming. DOI: 10.1007/978-3-031-21094-5_14
PDF | BibTeX | RIS | DOI

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