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2020

Bagheri, Samineh

Self-Adjusting Surrogate-Assisted Optimization Techniques for Expensive Constrained Black Box Problems Promotionsarbeit

Leiden University and TH Köln, 2020, (PhD thesis).

BibTeX | Schlagwörter: BT-MT, machine learning, MONREP, optimization, RBF, SACOBRA, surrogate models

Scheiermann, Johannes

Sind (trainierte) General-Purpose-RL-Agenten im Brettspiel Othello stärker als (untrainierte) General-Game-Playing Agenten? Forschungsbericht

TH Köln, Institut für Informatik 2020, (Praxisprojekt).

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, BT-MT, Game Learning, GBG, machine learning, Reinforcement learning

Scheiermann, Johannes

AlphaZero-inspirierte KI-Agenten im General Board Game Playing Abschlussarbeit

TH Köln -- University of Applied Sciences, 2020, (Bachelor thesis).

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, BT-MT, Game Learning, GBG, machine learning, Reinforcement learning

2019

Cöln, Julian; Dittmar, Yannick

Untersuchung von KI Agenten im Spiel Othello Forschungsbericht

TH Köln, Institut für Informatik 2019.

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, BT-MT, Game Learning, GBG, machine learning, Reinforcement learning

Barsnick, Felix

Implementierung und Untersuchung eines Turniersystems für KI-Agenten in Brettspielen Abschlussarbeit

TH Köln -- University of Applied Sciences, 2019, (Master thesis).

Links | BibTeX | Schlagwörter: BT-MT, Elo, Game Learning, GBG, Glicko, machine learning, Reinforcement learning

2015

Koch, Patrick; Wagner, Tobias; Emmerich, Michael; Bäck, Thomas; Konen, Wolfgang

Efficient multi-criteria optimization on noisy machine learning problems Artikel

Applied Soft Computing, 29 , S. 357-370, 2015.

Links | BibTeX | Schlagwörter: machine learning, TDMR

2011

Konen, Wolfgang

Der SFA-Algorithmus für Klassifikation Forschungsbericht

Research Center CIOP (Computational Intelligence, Optimization and Data Mining) Cologne University of Applied Science, Faculty of Computer Science and Engineering Science, (08/11), 2011, ISSN: 2191-365X.

Links | BibTeX | Schlagwörter: machine learning, SFA, SOMA

2009

Konen, Wolfgang; Bartz-Beielstein, Thomas

Reinforcement learning for games: failures and successes Inproceedings

GECCO '09: Proceedings of the 11th Annual Conference Companion on Genetic and Evolutionary Computation Conference, S. 2641–2648, ACM, Montreal, Québec, Canada, 2009.

BibTeX | Schlagwörter: games, machine learning, Reinforcement learning

2008

Konen, Wolfgang; Bartz-Beielstein, Thomas

Reinforcement Learning: Insights from Interesting Failures in Parameter Selection Inproceedings

Rudolph, Günter; et al., (Hrsg.): PPSN'2008: 10th International Conference on Parallel Problem Solving From Nature, Dortmund, S. 478–487, Springer, Berlin, 2008.

BibTeX | Schlagwörter: learning, machine learning, Reinforcement learning

 


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1. Bagheri, Samineh: Self-Adjusting Surrogate-Assisted Optimization Techniques for Expensive Constrained Black Box Problems. Leiden University and TH Köln, 2020, (PhD thesis). (Typ: Promotionsarbeit | BibTeX)
2. Scheiermann, Johannes: Sind (trainierte) General-Purpose-RL-Agenten im Brettspiel Othello stärker als (untrainierte) General-Game-Playing Agenten?. TH Köln, Institut für Informatik 2020, (Praxisprojekt). (Typ: Forschungsbericht | Links | BibTeX)
3. Scheiermann, Johannes: AlphaZero-inspirierte KI-Agenten im General Board Game Playing. TH Köln -- University of Applied Sciences, 2020, (Bachelor thesis). (Typ: Abschlussarbeit | Links | BibTeX)
4. Cöln, Julian; Dittmar, Yannick: Untersuchung von KI Agenten im Spiel Othello. TH Köln, Institut für Informatik 2019. (Typ: Forschungsbericht | Links | BibTeX)
5. Barsnick, Felix: Implementierung und Untersuchung eines Turniersystems für KI-Agenten in Brettspielen. TH Köln -- University of Applied Sciences, 2019, (Master thesis). (Typ: Abschlussarbeit | Links | BibTeX)
6. Koch, Patrick; Wagner, Tobias; Emmerich, Michael; Bäck, Thomas; Konen, Wolfgang: Efficient multi-criteria optimization on noisy machine learning problems. In: Applied Soft Computing, 29 , S. 357-370, 2015. (Typ: Artikel | Links | BibTeX)
7. Konen, Wolfgang: Der SFA-Algorithmus für Klassifikation. Research Center CIOP (Computational Intelligence, Optimization and Data Mining) Cologne University of Applied Science, Faculty of Computer Science and Engineering Science, (08/11), 2011, ISSN: 2191-365X. (Typ: Forschungsbericht | Links | BibTeX)
8. Konen, Wolfgang; Bartz-Beielstein, Thomas: Reinforcement learning for games: failures and successes. In: GECCO '09: Proceedings of the 11th Annual Conference Companion on Genetic and Evolutionary Computation Conference, S. 2641–2648, ACM, Montreal, Québec, Canada, 2009. (Typ: Inproceedings | BibTeX)
9. Konen, Wolfgang; Bartz-Beielstein, Thomas: Reinforcement Learning: Insights from Interesting Failures in Parameter Selection. In: Rudolph, Günter; et al., (Hrsg.): PPSN'2008: 10th International Conference on Parallel Problem Solving From Nature, Dortmund, S. 478–487, Springer, Berlin, 2008. (Typ: Inproceedings | BibTeX)