Forschungsgruppe
Algorithms and Complexity (AC)
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Auf dieser Seite werden Informationen 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
