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Teilprojekt: AS²
Forschungsprojektkontext: »Komponentenbasiertes Framework zur Unterstützung einer effektiven und effizienten Simulation von Agentensystemen«
| Automatisierte Selektion von Algorithmen zur Simulation | ||||
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Zusammenfassung: Dieses Projekt untersucht die automatische Algorithmenauswahl im Bereich von Simulationssystemen. Wenn diese hinsichtlich Flexibilität und Wiederverwendbarkeit optimiert werden, wie z.B. bei James II der Fall, könnten die Endanwender bei manueller Konfiguration von den Wahlmöglichkeiten überfordert werden. In diesem Kontext wird auf Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens zurückgegriffen.
Stichwörter: |
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| Projektinformationen | Teilprojektinformationen | |||
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Laufzeit:
01.04.2003
bis
30.10.2011
Projektkoordination:
Prof. Dr. rer. nat. Adelinde M. Uhrmacher
Wissenschaftl. Bearbeiter:
Dr.-Ing. Jan Himmelspach; Dipl. Inf. Roland Ewald; Dipl. Inf. Stefan Leye; Dipl. Inf. Stefan Rybacki
Studentische Hilfskräfte:
Enrico Seib; Simon Bartels; Thomas Beer; Lydia Jost; Sven Kluge; Rene Michalski; Johannes Rössel; Rene Schulz; Carl Tuemmler; Valerius Weigandt; Felix Willud
Ehem. stud. Hilfskräfte:
Dortje Löper; Ulrike Borchardt; Robert Waltemath; Johannes Becherer; Gabriel Blum; Nico Eggert; Roland Ewald; Stefan Friedrichs; Florian Gewandt; Stefan Leye; Sebastian Lieske; Frank Manteufel; Steffen Maas; Thomas Nösinger; Christian Ober; Björn Paul; Jan Pommerenke; Kathrin Rohloff; Oliver Röwer; Hans Schipke; Felix Woitzel; Martina Gierke
Auftraggeber:
DFG
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Teilprojektlaufzeit:
15.05.2006
bis
15.05.2010
Wissenschaftl. Koordination:
Prof. Dr. rer. nat. Adelinde M. Uhrmacher
Wissenschaftl. Bearbeiter:
Dipl. Inf. Roland Ewald
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Das Projekt ist in drei Teilbereiche gegliedert, die als Abarbeitungskette verstanden werden können und ineinander greifen, um die automatisierte Algorithmenselektion für Endanwender zu realisieren:
- SimSpEx: Der SIMulation SPace EXplorer ermöglicht die semi-automatische Leistungsanalyse von Simulationslagorithmen und ihren Teilkomponenten.
- SPDM: Das Simulation Performance Data Mining framework stellt Methoden des maschinellen Lernens bereit, um aus den durch SimSpEx gewonnenen Daten Algorithmen-Selektoren zu erzeugen.
- ASF: Das Algorithm Selection Framework verwendet die Algorithmen-Selektoren für die automatischen Algorithmenauswahl in James II.
New JAMES II release
SpringSim 2010