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Seminar Algorithmik

Semester
Winter 2013/2014
Summer 2023Winter 2022/2023Summer 2022Winter 2021/2022Summer 2021Winter 2020/2021Summer 2020Winter 2019/2020Summer 2019Winter 2018/2019Summer 2018Winter 2017/2018Summer 2017Winter 2016/2017Summer 2016Winter 2015/2016Summer 2015Summer 2013Winter 2012/2013Summer 2012Winter 2011/2012Summer 2011Winter 2010/2011Winter 2009/2010Summer 2009Winter 2008/2009
Module #INF-STD-18, INF-STD-20
Event #INF-ALG-019, INF-ALG-029
ProgrammesBusiness Information Systems Master, Computer and Communication Systems Engineering Master, Computer Science Master, Electrical Engineering Master, Diplom Informatik, Computer and Communication Systems Engineering Bachelor, Computer Science Bachelor, Electrical Engineering Bachelor
IBR GroupALG (Prof. Fekete)
TypeSeminar
Lecturer
Photo
Prof. Dr. Sándor P. Fekete
Abteilungsleiter
s.fekete[[at]]tu-bs.de
+49 531 3913111
Room 335
Assistant
Anonymous Photo
Stephan Friedrichs
Ehemaliger Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Credits5
Hours0+2
Prerequisites Voraussetzungen für die Bearbeitung der einzelnen Themen sind jeweils individuell aufgeführt. Es ist zu beachten, dass es sich dabei lediglich um empfohlenes Vorwissen handelt; es ist nicht nötig, die entsprechenden Prüfungen abgelegt zu haben. Sind Voraussetzungen in Klammern gesetzt, sind sie zwar hilfreich, aber kein Muss.
LanguageGerman or English, depending on the supervisor
Certificates

Schriftliche Ausarbeitung und erfolgreicher Seminarvortrag. Die Note wird abhängig von Qualität des Vortrages und der Ausarbeitung bestimmt:

Ausarbeitung

Die Ausarbeitung soll etwa 10 Seiten lang sein. Generell interessiert uns, dass Sie da eine selbst verfasste Zusammenfassung eines selbst verstandenen Artikels abgeben. Wesentlich mehr als zehn Seiten sollen es nicht werden, immerhin geht es hier um die Kunst des Zusammenfassens. Wir erwarten, dass Sie selbstständig zusätzliche Quellen recherchieren.

Die wesentlichen Qualitätskriterien der Ausarbeitung sind vor allem die Strukturierung des Inhalts, selbstständiges Arbeiten, Anteil der Eigenarbeit, Literaturrecherche, präzise Quellenangaben, sowie die Form.

Vortrag

Ihr Vortrag soll 40 Minuten dauern. Das Medium ist frei, Sie können Beamer mit PDF, Beamer mit PowerPoint, Whiteboard, Overheadprojektor, eine Kombination daraus oder was auch immer Sie für sinnvoll erachten, einsetzen. Natürlich sollten Sie bei exotischen Wünschen diese erstmal mit dem Betreuer klären und unbedingt auch Programm-, Programmversions- und sonstige Kompatibilitätsfragen besprechen.

Wichtige Merkmale eines guten Vortrags sind unter anderem ein souveräner Umgang mit der Vortragssituation, gut ausgearbeitete Materialien, fachlich korrekter Inhalt und vor allem die Aufarbeitung des Inhalts in vortragsgeeigneter Form.

Registration Die Anmeldung für das Seminar erfolgt über Stud.IP, Details sind auf den offiziellen Seiten der Studiengänge Bachelor sowie Master Informatik. Wenn Sie einen Platz bekommen haben, müssen Sie sich zusätzlich noch verbindlich in einer Liste eintragen (Frist: siehe Kalender).
Content Das Seminar Algorithmik beschäftigt sich dieses Semester mit einer Auswahl von klassischen sowie aktuellen Papern rund um unser Lehrangebot.
Schedule
[ Subscribe Calendar | Download Calendar ]
01.01.2000, 00:00
Vorbesprechung und Themenvergabe
01.01.2000, 01:00
Verbindliche Anmeldung
01.01.2000, 02:00
Abgabe Ausarbeitung
01.01.2000, 03:00
Abgabe Folien Vorversion
01.01.2000, 04:00
Seminarvorträge
01.01.2000, 05:00
Seminarvorträge
References Literaturrecherche:
  • Google Scholar
  • ACM Digital Library
  • Citeseer (Research Index) Citation Index
  • DBLP
  • Universitätsbibliothek der TU-Braunschweig
Ausarbeitung und Vortrag:
  • Tipps+Tricks zu (La)TeX
  • slidetemplates

Ablauf der Vorträge

Donnerstag, 16.01.2014

Zeit#Thema
09:00 - 10:00(8)Lawn Mowing
10:00 - 11:00(5)The Orthogonal Milling Problem with Turn Costs
11:00 - 12:00(6)Minimum Covering with Travel Cost
12:00 - 12:45Mittagspause
12:45 - 13:45(4)Geometric Complexity of Some Location Problems
13:45 - 14:45(10)Minkowski Sums

Freitag, 17.01.2014

Zeit#Thema
09:00 - 10:00(2)Fast Lower Bounds for Bin Packing Problems
10:00 - 11:00(3)Approximation Algorithms for Scheduling
11:00 - 12:00(9)The Freeze-Tag Problem
12:00 - 12:45Mittagspause
12:45 - 13:45(7)Robot Dispersion
13:45 - 14:45(1)Minimum Dilation Spanning Trees
14:45 - 15:45(11)Witnessability

Themen für Bachelorstudenten

(1) Minimum Dilation Spanning Trees

Will man eine Menge von n Punkten mit möglichst kurzer Gesamtlänge verbinden, dann berechnet man einen Minimalen Aufspannenden Baum (MST). Dabei kann aber möglicherweise die Länge im Baum zwischen zwei Punkten deutlich größer sein als wenn man sie direkt verbindet. Diesen "Umwegfaktor" nennt man auch "Dilation". Wie schwer ist es, einen Baum mit möglichst kleinem Umwegfaktor zu bestimmen? Hier wird gezeigt, dass das ein NP-schweres Problem ist.

Voraussetzungen:Algorithmen und Datenstrukturen 2 oder Netzwerkalgorithmen
Student:***
Betreuer:Wenbo Xu

(2) Fast Lower Bounds for Bin Packing Problems

Will man eine Menge von Objekten in möglichst wenige Container packen, dann hat man es mit dem NP-schweren Problem "Bin Packing" zu tun. Wie kann man dafür möglichst schnelle und trotzdem gute untere Schranken für die Zahl der Container berechnen? Das wird hier untersucht.

Voraussetzungen:Algorithmen und Datenstrukturen 2
Student:***
Betreuer:Christos Orlis

(3) Approximation Algorithms for Scheduling

Voraussetzungen:-
Student:***
Betreuer:Christos Orlis

Themen für Bachelor- und Masterstudenten

(4) Geometric Complexity of Some Location Problems

Betrachtet man n Punkte auf der Geraden oder in der Ebene, gibt es eine ganze Reihe von möglichen Standortproblemen. Für viele davon (z.B. den Median) kann man Linearzeitalgorithmen angeben. Für andere (z.B. die Entscheidung, ob es zwei gleiche Punkte oder eine große Lücke gibt) ist das nicht so einfach. Hier wird gezeigt, dass das unter bestimmten Annahmen gar nicht möglich ist, weil man mindestens Omega(n log n) Rechenzeit benötigt.

Voraussetzungen:Algorithmen und Datenstrukturen 2 (für Bachelor), Computational Geometry (für Master)
Student:***
Betreuer:Dr. Michael Hemmer

(5) The Orthogonal Milling Problem with Turn Costs

Beim Milling-Problem geht es darum, eine Fläche (einen Rasen) abzudecken (zu mähen), ohne sie dabei zu verlassen (ohne Abkürzungen durch Blumenbeete zu nehmen). Besonders teuer ist dabei das Abbiegen. Wie schwer ist das Problem? Welche Schranken gibt es für Lösungen? Wie kann man es approximieren? All das wird hier untersucht.

Voraussetzungen:Algorithmen und Datenstrukturen 2 oder Netzwerkalgorithmen (für Bachelor)
Student:***
Betreuer:Prof. Dr. Sándor P. Fekete

(6) Minimum Covering with Travel Cost

Wir betrachten n Punkte auf einer Geraden oder in der Ebene. Diese sollen überdeckt werden, z.B. indem man sie abscannt. Dafür muss man auch noch von Scanpunkt zu Scanpunkt fahren. Die Gesamtkosten hängen dabei von der Gesamtzahl der Scanpunkte und der zurückgelegten Distanz ab. Wie kann man das machen, ohne dass eine der beiden Größen mehr als notwendig in Anspruch nimmt? Dafür lassen sich Approximationslösungen angeben.

Voraussetzungen:Algorithmen und Datenstrukturen 2 (für Bachelor), Computational Geometry (für Master)
Student:***
Betreuer:Marina Tvorogova

(7) Robot Dispersion

Voraussetzungen: -
Student:***
Betreuer:Dr. Henning Hasemann

(8) Lawn Mowing

Voraussetzungen: -
Student:***
Betreuer:Prof. Dr. Sándor P. Fekete

(9) The Freeze-Tag Problem

Voraussetzungen: -
Student:***
Betreuer:Prof. Dr. Sándor P. Fekete

(10) Minkowski Sums

Voraussetzungen: -
Student:***
Betreuer:Dr. Michael Hemmer

Themen für Masterstudenten

(11) Witnessability

Um das Art-Gallery-Problem zu lösen ist folgende Frage von großem Interesse: Ist es möglich, endlich viele Punkte W (Witnesses) im Polygon zu platzieren, so dass jede Auswahl von Wächtern, die W bewacht, automatisch auch das ganze Polygon bewacht? Der entsprechende Artikel beantwortet diese Fragen und gibt einen exzellenten Einblick in Sichtbarkeitsprobleme in Polygonen.

Voraussetzungen:Computational Geometry
Student:***
Betreuer:Stephan Friedrichs

last changed 2018-06-13, 09:28 by Stephan Friedrichs

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