Henning Cui

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Lehrstuhl für Organic Computing
Telefon: +49 821 598 - 69255
E-Mail:
Raum: 2043 (W)
Sprechzeiten: nach Vereinbarung
Adresse: Am Technologiezentrum 8, 86159 Augsburg

Forschungsschwerpunkte

Momentan beschäftige ich mich hauptsächlich mit Cartesian Genetic Programming (CGP), eine Art der Genetischen Programmierung. Die grobe Idee ist es, ein Programm mithilfe einer Graphenstruktur darzustellen. Mithilfe genetischer Algorithmen kann sich diese Graphenstruktur selbstständig verändern, um sich an das aktuelle Ziel anzupassen. Somit wird eine Lösung in Form von Operatorketten generiert.

 

Ziel ist es momentan, CGPs mögliche Anwendungsgebiete sowie dessen Performanz und Leistung zu verbessern.

 

 

Lehrveranstaltungen

(Angewandte Filter: Semester: aktuelles | Institutionen: Organic Computing | Dozenten: Henning Cui | Vorlesungsarten: Mentoring, Vorlesung, Vorlesung + Übung, Pflichtvorlesung, Anmeldung, Übung, Begleitübung, Tutorium, Seminar, Pflichtseminar, Proseminar, Proseminar mit Übung, Hauptseminar, Hauptseminar mit Übung, Oberseminar, Einführungskurs, Einführungskurs mit Übung, Grundkurs, Hauptkurs, Examenskurs, Kernkurs, Kurs, Wahlpflichtveranstaltung, Kolloquium, Forschungsgruppe, Praktikum, Begleitveranstaltung zum Praktikum, Exkursion, Arbeitsgemeinschaft, ProfiLehre, sonstige, ProfiLehre a, ProfiLehre b, ProfiLehre c, ProfiLehre d, ProfiLehre e, Projektseminar, Fallbesprechung, Projektstudium, Projekt, Unterricht am Patienten, Blockpraktikum, Hospitation)
Name Semester Typ
Seminar Organic Computing (Bachelor) Wintersemester 2024/25 Seminar
Studentische Arbeiten am Lehrstuhl Organic Computing Wintersemester 2024/25 sonstige
Seminar Organic Computing (Master) Wintersemester 2024/25 Seminar

Lebenslauf

seit 2022 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl
2019 - 2021 Master-Studium im Fach Informatik und Multimedia  an der Universität Augsburg
2017 - 2021 Wiss. Hilfskraft an diversen Lehrstühlen
2018 - 2020 Vorstand von Augsburger Studierendenvereinigung für angewandte Informatik e.V
2016 - 2019 Bachelor-Studium im Fach Informatik und Multimedia an der Universität Augsburg

 

Publikationen

2024 | 2023 | 2022

2024

Henning Cui, Andreas Margraf and Jörg Hähner. in press. Analysing the influence of reorder strategies for Cartesian Genetic Programming. DOI: 10.48550/arXiv.2410.00518
BibTeX | RIS | DOI | URL

Henning Cui and Jörg Hähner. 2024. Cartesian Genetic Programming is robust against redundant attributes in datasets. DOI: 10.5220/0012974600003837
PDF | BibTeX | RIS | DOI

Henning Cui, Michael Heider and Jörg Hähner. 2024. Positional bias does not influence Cartesian Genetic Programming with crossover. DOI: 10.1007/978-3-031-70055-2_10
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2023

Henning Cui, Markus Görlich-Bucher, Lukas Rosenbauer, Jörg Hähner and Daniel Gerber. 2023. A concept for optimizing motor control parameters using Bayesian optimization. DOI: 10.5220/0012093700003543
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Henning Cui, Andreas Margraf and Jörg Hähner. 2023. Equidistant Reorder operator for Cartesian Genetic Programming. DOI: 10.5220/0012174100003595
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Andreas Margraf, Henning Cui, Anthony Stein and Jörg Hähner. 2023. Evolving processing pipelines for industrial imaging with Cartesian Genetic Programming. DOI: 10.1109/ACSOS58161.2023.00031
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Andreas Margraf, Henning Cui, Stefan Baumann and Jörg Hähner. 2023. Filter evolution using Cartesian genetic programming for time series anomaly detection. DOI: 10.5220/0012210700003595
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Andreas Margraf, Henning Cui, Simon Heimbach, Jörg Hähner, Steffen Geinitz and Stephan Rudolph. 2023. Model-driven optimisation of monitoring system configurations for batch production. DOI: 10.5220/0011688900003402
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Henning Cui, Andreas Margraf, Michael Heider and Jörg Hähner. 2023. Towards understanding crossover for Cartesian Genetic Programming. DOI: 10.5220/0012231400003595
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Henning Cui, David Pätzel, Andreas Margraf and Jörg Hähner. 2023. Weighted mutation of connections to mitigate search space limitations in Cartesian Genetic Programming. DOI: 10.1145/3594805.3607130
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2022

Henning Cui, Andreas Margraf and Jörg Hähner. 2022. Refining mutation variants in Cartesian genetic programming. DOI: 10.1007/978-3-031-21094-5_14
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