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Von der Natur inspirierte Optimierungsalgorithmen: algorithmusgestützte Personalbesetzung mit Ameisenkolonie-Optimierung

Die natürliche Selektion in der Vererbung und das Verhalten der Ameisen bei der Futtersuche bilden die Grundlage für zwei intuitive Algorithmen, mit denen sich annähernd beste Lösungen für komplexe Optimierungsprobleme finden lassen.
Der Vortrag gibt eine Einführung in genetische Algorithmen und den Ameisenalgorithmus, anhand von konkreten Beispielen für ihre Anwendung in der Praxis.
Der Ameisenalgorithmus wird anhand eines Praxisbeispiels erklärt: der automatisierten Auswahl von Teams basierend auf Projektanforderungen und den persönlichen Beraterprofilen. Um Personal bestmöglich auf Projekte zu verteilen, müssen Projektanforderungen und Mitarbeiterpräferenzen in Einklang gebracht werden. Da die Performanz eines Teams von jedem Teammitglied abhängt, ist dies eine komplexes Optimierungsproblem. Mithilfe Ameisenalgorithmus kann diese Herausforderung bewältigt werden.

Lernziele

Grundlagen der Optimierung
Grundlagen zu Organic Computing
Grundlagen zu Schwarmintelligenz, praktischer Einsatz von Schwarmintelligenz

Speaker

Laura Kölbl arbeitet als Data Scientist bei der MATHEMA GmbH. Sie ist Teil des Data-Science-Teams und entwickelt dort individuelle Datenlösungen für Kunden. Ihr Fokus liegt auf maschinellem Lernen und ihre aktuellen Projekte umfassen Personalmanagement und Chatbots. Zuvor hat Laura als Forscherin im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung gearbeitet. Sie hat einen Masterabschluss in Statistik von der LMU München.

Fabian Witt ist Head of Data Science bei der MATHEMA GmbH in Nürnberg. Als Senior Data Scientist unterstützt er verschiedene Kunden aus der Medizin- und Energiebranche beim Thema Machine Learning. In weiteren Projekten war er auch als Cloud- und Data-Architekt im Bereich Digitalisierung tätig. Seinen Master in Data & Knowledge Engineering hat er an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg gemacht. Dabei beschäftigte er sich speziell mit Themen wie Swarm Intelligence und Organic Computing im Kontext von Machine Learning.

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