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Lehrstuhl für Algorithm Engineering LS11 Lehrgebietsvorstellung 29. Juni 2007 Karsten Klein.

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Präsentation zum Thema: "Lehrstuhl für Algorithm Engineering LS11 Lehrgebietsvorstellung 29. Juni 2007 Karsten Klein."—  Präsentation transkript:

1 Lehrstuhl für Algorithm Engineering LS11 Lehrgebietsvorstellung 29. Juni 2007 Karsten Klein

2 Die Professoren… Günter Rudolph Petra Mutzel Jan Vahrenhold Dezember 2004: Lehrstuhl für Algorithm Engineering (Nachfolge des Lehrstuhls für Systemanalyse, Prof. Schwefel)

3 Kurz-Vorstellung Studium an Univ. Augsburg (WiMa/Math) Wiss. Mitarb. an Rice University, Houston (TX) Wiss. Mitarb. an FU Berlin Promotion an Univ. zu Köln (Inf) 1994 Habilitation am Max-Planck-Institut für Informatik, Saarbrücken 1999 Vertr.-Professur (C3) an Univ. Heidelberg (Inf) 1999 Lehrstuhl für Algorithmen und Datenstrukturen, TU Wien seit Dezember 2004: Lehrstuhl für Algorithm Engineering, LS11

4 Design, theoretische Analyse, Implementierung, und experimentelle Evaluation von Algorithmen und Datenstrukturen Algorithm Engineering anwendungs- orientiert Forschungsinteressen Algorithmen und Datenstrukturen Graphenalgorithmen Kombinatorische Optimierung

5 Traditionelle Algorithmik Entwurf für einfache Problem- und Maschinenmodelle Hauptergebnis: beweisbare Leistungsgarantien für alle möglichen Eingaben Elegante, zeitlose, an viele konkreten Anwendungen anpassbare Lösungen Zuverlässig hohe Effizienz auch für zur Implementie- rungszeit unbekannte Typen von Eingaben Große Lücke zwischen Theorie und Praxis! Vorstellung: Anwender greifen Ergebnisse auf, Implementierung, Einbau in Anwendungen Klappt meist nicht!

6 Traditionelle Algorithmik Abstrakte Modelle Entwurf Analyse Leistungsgarantien Implementierung Anwendungen Algorithmentheorie

7 Beweisbare Leistungsgarantie? Asympt. Worst-Case Teilweise SEHR hohe versteckte Konstanten Systemcharakteristika beeinflussen Performance Eingabecharakteristika beeinflussen Performance Praktisches Verhalten so schwer beschreibbar Simplex-Algorithmus: Theoretisch exponentiell, praktisch gutmütig Auch Crossover Point für Algorithmen Traditionelle Algorithmik 70er/80er Jahre: Häufig gar keine Implementierung, Gefahr der Veröffentlichung inkorrekter Algorithmen

8 Zufälliges Durchlaufen: for i=1,…,N: A[C[i]]:=A[C[i]]+1 Durchwandern eines Arrays for i= 1,…,N: D[i]:=i C:=Permute(D) Lineares Durchlaufen: for i= 1,…,N: A[D[i]]:=A[D[i]]+ 1

9 Größe 2 k Durchwandern eines Arrays k sec 2 23 =

10 CPU Cache Interner Speicher (Main Memory) Extern- speicher Secondary Memory Faktor 100 schneller als Faktor schneller als Hierarchisches Speichermodell moderner Computer

11 Problem ist aktueller denn je, denn Geschwindigkeit der Prozessoren verbessert sich zwischen 30%-50% im Jahr; Geschwindigkeit des Speichers nur um 7%-10% pro Jahr One of the few resources increasing faster than the speed of computer hardware is the amount of data to be processed.

12 Einfluss von System- und Eingabecharakteristika evaluieren und in Entwurf berücksichtigen Praktisch schnelle Algorithmen entwerfen Algorithmen und Datenstrukturen für Praxis vereinfachen Algorithm Engineering

13 Realistische Modelle Entwurf Analyse Leistungsgarantien Implementierung Alg.-Bibliotheken Experimente Reale Eingaben Anwendungen

14 Algorithm Engineering Realistische Modelle Entwurf Analyse Leistungsgarantien Implementierung Alg.-Bibliotheken Experimente Reale Eingaben Anwendungen

15 Anwendungsorientierung?

16 Anwendungsbereiche Automatisches Zeichnen von Graphen: Übersichtliche Darstellung von Informationen Netzwerkdesign: Aufwandsoptimierung und Versorgungssicherheit in Kommunikation oder Energieversorgung Routenplanung: Speditionen Bioinformatik: Schnelle/optimale Algorithmen und Visualisierung

17 Anwendungsbereiche Automatisches Zeichnen von Graphen –Kreuzungsminimierung –Planare Zeichenverfahren Viele Probleme sind NP-schwer

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20 Diplomarbeit (MPII) Ein Layoutverfahren für biologische Netzwerke

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22 Der chemische Strukturraum: PG 504

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25 Anwendungsbereiche Automatisches Zeichnen von Graphen –Kreuzungsminimierung –Planare Zeichenverfahren Molekulare Bioinformatik –Sequenzanalyse (Sequenzenalignierung) –Proteinanalyse (Suffix Arrays, Graphprobleme)

26 Anwendungsbereiche Automatisches Zeichnen von Graphen –Kreuzungsminimierung –Planare Zeichenverfahren Molekulare Bioinformatik –Sequenzanalyse (Sequenzenalignierung) –Proteinanalyse (Suffix Arrays, Graphprobleme) Netzwerkdesign

27 Ausbau eines Fernwärmesystems

28 Anwendungsbereiche Automatisches Zeichnen von Graphen –Kreuzungsminimierung –Planare Zeichenverfahren Molekulare Bioinformatik –Sequenzanalyse (Sequenzenalignierung) –Proteinanalyse (Suffix Arrays, Graphprobleme) Netzwerkdesign Diplomarbeitsthemen Routenplanung

29 Ein Branch-and-Cut Ansatz für das Maximum c-planare Subgraphen Problem Ein Layoutverfahren für biologische Netzwerke Ein progressiver Algorithmus für Multiple Sequence Alignment auf Basis von A*-Suche... Laufende Diplomarbeiten

30 Externspeicheralgorithmen: PG 503 Xaver: Algorithm Engineering XXL (Auch: Vahrenhold) Algorithmische Geometrie (Vahrenhold) Weitere Themen

31 Algorithmische Geometrie & Externspeicher Simulation von Flussnetzwerken auf hochauflösenden dig. Geländemodellen zur Überschwemmungsvorhersage

32 Seminar Algorithm Engineering: Vorbesprechung Mittwoch 11.07, 14Uhr LVAs im WS 07/08 Vorlesung Automatisches Zeichnen von Graphen VO Mo, Di 12-14, 4VO+2Ü PG 512 Smart Cell: Clevere Algorithmen für den Cell-Prozessor

33 Weitere Vorlesungen… Algorithmische Geometrie Algorithm Engineering Graphenalgorithmen … Schwerpunktgebiete: Algorithmen und Komplexität (4) Computational Intelligence (6) Intelligente Systeme (7)

34 Vielen Dank! Bis Bald!


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