Algorithms and Complexity Group
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Forschungsgruppe
Algorithms and Complexity (AC)

(For information in English please follow this link)

Auf dieser  Seite werden  Informationen auf Deutsch bereitgestellt.

Die Forschungsgruppe Algorithms and Complexity (kurz AC) ist Teil des Instituts für Logic and Computation der Fakultät für Informatik an der Technischen Universität Wien (TU Wien) und wird von  Univ.-Prof. Dr. Stefan Szeider geleitet.

Eine Liste der  Mitarbeiter der Gruppe  kann unter folgendem Link gefunden werden: People

Forschung

In der Forschung befasst sich die AC-Forschungsgruppe besonders mit der Entwicklung und Analyse von effizienten Algorithmen für schwere Berechnungsprobleme, die in den verschiedensten Anwendungesbereichen der Informatik (von künstlicher Intelligenz, über Optimierung, bis hin zu Netzwerken) auftreten. Algorithmische Probleme werden auch auf ihre grundsätzliche Komplexität hin theoretisch untersucht.

Weitere Informationen zu aktuellen Forschungsprojekten und Publikationen können auf den folgenden Links gefunden werden: Research /  Publications

Lehre

Die AC-Forschungsgruppe  engagiert sich auch in  der universitären Lehre, sowohl im Bachelor- als auch im Masterstudium. Unter anderem ist die Gruppe für die Grundlehrveranstaltung Algorithmen und Datenstrukturen verantwortlich, die für alle Bachelorstudierenden des ersten Studienjahres verpflichtend ist und jährlich von über 500 Studierenden besucht wird. Es werden aber auch bedeutend kleinere Lehrveranstaltungen zu spezielleren fortgeschrittenen Themen angeboten.

Das aktuelle Lehrangebot der AC-Forschungsgruppe kann unter dem folgenden Link gefunden werden: Courses

Die Gruppe betreut auch zahlreiche junge Forscherinnen und Forscher im Doktoratsstudium.

Kontaktinfo

Die AC-Forschungsgruppe ist in einem Institutsgebäude der  TU Wien an der Ecke Favoritenstrasse/ Taubstummengasse im 4. Wiener Gemeindebezirk untergebracht.

Adresse und Kontaktinformationen der Gruppe können unter folgendem Link gefunden werden: Contact


Algorithmen, Komplexität, Graphen, Netzwerke, Optimierung, Heuristiken, geometrische Algorithmen, Datenstrukturen, Logikprobleme, Erfüllbarkeit, parametrisierte Algorithmen, Metaheuristik, SAT-Problem, quantifizierte Boolsche Formeln,  künstliche Intelligenz, obere Schranken, untere Schranken, Transportlogistik, maschinelles Lernen, Graphzeichnen, Visualisierung, Handhabbarkeit, Algorithmen zur kollektiven Entscheidungsfindung, Algorithmen für erklärbare Entscheidungsfindung, probabilistische graphische Modelle.

 

 

 

 

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