Prof. Dr. Alexander Asteroth
Professor für Theoretische Grundlagen der InformatikGeschäftsführender Direktor des Instituts TREESprecher der Arbeitsgruppe Effiziente Mobilität
Forschungsgebiet
- Optimierung, Maschinelles Lernen (insb. neuronale Netze und evolutionäre Algorithmen)
- Surrogat-Modellierung, Systemidentifikation
Kontakt
E-Mail:
alexander [dot] asteroth [at] h-brs [dot] deSankt Augustin
Mitgliedschaften
Projekte
Stella
Im Projekt STELLA – effiziente Mobilität untersuchen wir Fragestellungen zum Thema intelligenter Verkehr. Der Focus liegt dabei auf energie-effizienter Steuerung, der Entwicklung von Fahrzeugen und ihrer Verbindung zum Nutzer. Dabei werden state-of-the-art machine-learning-Verfahren zur Lösung traditioneller Transportprobleme angewendet.
Forschungsprojekte
Publikationen
Ausgewählte Publikationen
- Helge Spieker, Alexander Hagg, Adam Gaier, Stefanie Meilinger, Alexander Asteroth. Multi-stage evolution of single- and multi-objective MCLP, Successive placement of charging stations. Soft Computing Journal, Springer, 2016, to appear
- Matthias Füller, Ashok Meenakshi Sundaram, Melsanie Ludwig, Alexander Asteroth and Erwin Prassler. Modeling and Predicting the Human Heart Rate During Running Exercise, in Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health, pages 106-125, Springer, 2015
- Alexander Asteroth and Alexander Hagg. How to successfully apply genetic algorithms in practice: representation and parametrization. In International Symposium on Innovations in Intelligent Systems and Applications, 2015.
- David Schaefer, Alexander Asteroth, and Melanie Ludwig. Training plan evolution based on training models. In International Symposium on Innovations in Intelligent Systems and Applications, 2015.
- Adam Gaier and Alexander Asteroth. Evolution of optimal control for energy-efficient transport. In Intelligent Vehicles Symposium, Proceedings, pages 1121–1126. IEEE, 2014.
Weitere Infos
Lehre
SoSe 2016:
-
Berechenbarkeit und Komplexität I, MCS 1. Semester (deutsch)
Modulbeschreibung, Interner Kursbereich (LEA, Anmeldung erforderlich) -
Evolutionary Computation Theory and Application, MCS 1. Sem., MAS 2./3. Sem (englisch)
Modulbeschreibung, Interner Kursbereich (LEA, Anmeldung erforderlich) -
Grundlagen evolutionärer Algorithmen, BCS 4.Sem (deutsch/englisch)
Modulbeschreibung, Interner Kursbereich (LEA, Anmeldung erforderlich)
WiSe 2015/16:
-
Berechenbarkeit und Komplexität II, MCS 2. Semester (deutsch)
Modulbeschreibung -
Theoretische Informatik, BCS 1. Sem, BIS 5. Sem. (deutsch)
Modulbeschreibung -
Neuroevolution, BCS 5. Sem. (deutsch)
Modulbeschreibung