Prof. Dr. rer. pol. Pascal KerschkePerson
Person
Beitragende
- Professur für Big Data Analytics in Transportation (TT)- Professor:in
1 - 10 von 62Seitengröße: 10
62 Veröffentlichungen
Beigetragen
A collection of deep learning-based feature-free approaches for characterizing single-objective continuous fitness landscapes
Seiler, M. V., Prager, R. P., Kerschke, P. & Trautmann, H., 8 Juli 2022, GECCO 2022 - Proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference. S. 657-665 9 S.Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen › Begutachtung
VeröffentlichtA multi-objective perspective on performance assessment and automated selection of single-objective optimization algorithms
Bossek, J., Kerschke, P. & Trautmann, H., März 2020, in: Applied soft computing : the official journal of the World Federation on Soft Computing (WFSC). 88, 105901.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung
An Expedition to Multimodal Multi-objective Optimization Landscapes
Kerschke, P. & Grimme, C., 19 Feb. 2017, 9th International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization.Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen › Begutachtung
VeröffentlichtAn overview of topic discovery in Twitter communication through social media analytics
Chinnov, A., Kerschke, P., Meske, C., Stieglitz, S. & Trautmann, H., 2015, 2015 Americas Conference on Information Systems, AMCIS 2015.Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen › Begutachtung
VeröffentlichtAnytime Behavior of Inexact TSP Solvers and Perspectives for Automated Algorithm Selection
Bossek, J., Kerschke, P. & Trautmann, H., 3 Sept. 2020, 2020 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC).Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen › Begutachtung
VeröffentlichtASlib: A benchmark library for algorithm selection
Bischl, B., Kerschke, P., Kotthoff, L., Lindauer, M., Malitsky, Y., Fréchette, A. & Hoos, H. H. & 4 weitere, , 2016, in: Artificial intelligence. 237, S. 41-58Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung
A study on the effects of normalized TSP features for automated algorithm selection
Heins, J., Bossek, J., Pohl, J., Seiler, M., Trautmann, H. & Kerschke, P., Jan. 2023, in: Theoretical computer science : the journal of the EATCS. 940, B, S. 123-145 23 S.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung
VeröffentlichtAutomated Algorithm Selection: Survey and Perspectives
Kerschke, P., Hoos, H. H., Neumann, F. & Trautmann, H., März 2019, in: Evolutionary Computation. 27, 1, S. 3–45Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung
Automated Algorithm Selection in Single-Objective Continuous Optimization: A Comparative Study of Deep Learning and Landscape Analysis Methods
Prager, R. P., Seiler, M. V., Trautmann, H. & Kerschke, P., 2022, Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XVII - 17th International Conference, PPSN 2022, Proceedings. Rudolph, G., Kononova, A. V., Aguirre, H., Kerschke, P., Ochoa, G. & Tušar, T. (Hrsg.). S. 3-17 15 S.Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen › Begutachtung
VeröffentlichtAutomated Algorithm Selection on Continuous Black-Box Problems by Combining Exploratory Landscape Analysis and Machine Learning
Kerschke, P. & Trautmann, H., März 2019, in: Evolutionary Computation. 27, 1, S. 99–127Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung