Genetic and Evolutionary Computation Conference 2019

Im Jahr 2019 findet die Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), eine der führenden internationalen Fachkonferenzen für evolutionäre Optimierung und Treffpunkt der Special Interest Group for Genetic and Evolutionary Computation (SIGEVO), in Prag statt.

Die Konferenz wurde 1999 ins Leben gerufen und befasst sich mit neuesten Forschungsergebnissen, u.a. aus den Bereichen Genetic Programming, Schwarmintelligenz, Komplexe Systeme und Evolutionary Computation.

Die GECCO 2019

Im Jahr 2019 findet die 21. GECCO in der tschechischen Hauptstadt Prag statt. An fünf Konferenztagen befassen sich mehrere Workshops/Tutorials und Schwerpunktprogramme mit dem Themenfeld Genetic and Evolutionary Computation. Die unterschiedlichen Vorträge werden von den weltweit führenden Forschern des jeweiligen Fachgebietes gehalten.

Unsere Interessenschwerpunkte

Wir sind bei folgenden Veranstaltungen, Vorträgen und Workshops vor Ort und freuen uns über den fachlichen Austausch:

Workshops und Tutorials

  • Evolutionary Computation Software Systems
  • Recent Advances in Fitness Landscape Analysis
  • Surrogate-Assisted Evolutionary Optimisation
  • Evolutionary Algorithms for Problems with Uncertainty
  • Evolutionary Computation for the Automated Design of Algorithms
  • Landscape-Aware Heuristic Search (Part I)
  • Evolution of Neural Networks

Hauptkonferenz

Montag
Keynote
  • Challenges for Learning in Complex Environments
Session 1: Evolutionary Machine Learning
  • Evolving Controllably Difficult Datasets for Clustering
  • NSGA-Net: Neural Architecture Search using Multi-Objective Genetic Algorithm
  • Efficient Personalized Community Detection via Genetic Evolution
  • Population-based Ensemble Classifier Induction for Domain Adaptation
Session 2: Search-Based Software Engineering
  • Why Train-and-Select When You Can Use Them All: Ensemble Model for Fault Localisation
  • Improving Search-Based Software Testing by Constraint-Based Genetic Operators
  • SQL Data Generation to Enhance Search-Based System Testing
  • Footprints of Fitness Functions in Search-Based Software Testing
Session 3: Evolutionary Machine Learning
  • Evolutionary Neural AutoML for Deep Learning
  • Evolving Deep Neural Networks by Multi-objective Particle Swarm Optimization for Image Classification
  • Investigating Recurrent Neural Network Memory Structures using Neuro-Evolution
  • Deep Neuroevolution of Recurrent and Discrete World Models
Dienstag
Keynote
  • Genetic Programming Methods for Reinforcement Learning
Session 1: General Evolutionary Computation and Hybrids
  • On the Impact of the Cutoff Time on the Performance of Algorithm Configurators
  • Hyper-Parameter Tuning for the (1+(λ,λ)) GA
  • Meta-learning on Flowshop using Fitness Landscape Analysis
Session 2: Evolutionary Numerical Optimization
  • A Global Surrogate Assisted CMA-ES
  • Adaptive Ranking Based Constraint Handling for Explicitly Constrained Black-Box Optimization
  • Landscape Analysis of Gaussian Process Surrogates for the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy
  • Mixed-Integer Benchmark Problems for Single- and Bi-Objective Optimization
Session 3: Hot Off the Press
  • Guiding Neuroevolution with Structural Objectives
  • Combining Artificial Neural Networks and Evolution to Solve Multiobjective Knapsack Problems
  • Analysing Heuristic Subsequences for Offline Hyper-heuristic Learning
  • Gaussian Process Surrogate Models for the CMA-ES
Mittwoch
Session 1: General Evolutionary Computation and Hybrids
  • Scenario Co-Evolution for Reinforcement Learning on a Grid World Smart Factory Domain
  • Using Subpopulation EAs to Map Molecular Structure Landscapes
  • Online Selection of CMA-ES Variants

Weiterlesen:


Montag bis Freitag von 9 bis 22 Uhr stehen wir Ihnen persönlich und diskret zur Verfügung.
Rufen Sie uns an oder senden Sie uns eine E-Mail, unter .
Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme.