Lehrstuhl für Organic Computing

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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. preprint. DOI: 10.48550/arXiv.2410.00518
BibTeX | RIS | DOI | URL

Henning Cui, Michael Heider and Jörg Hähner. 2024. Positional bias does not influence Cartesian Genetic Programming with crossover. In Michael Affenzeller, Stephan M. Winkler, Anna V. Kononova, Heike Trautmann, Tea Tušar, Penousal Machado, Thomas Bäck (Eds.). Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XVIII: 18th International Conference, PPSN 2024, Hagenberg, Austria, September 14–18, 2024, proceedings, part I. Springer, Cham, 151-167 DOI: 10.1007/978-3-031-70055-2_10
PDF | BibTeX | RIS | DOI

2023

Henning Cui, Markus Görlich-Bucher, Lukas Rosenbauer, Jörg Hähner and Daniel Gerber. 2023. A concept for optimizing motor control parameters using Bayesian optimization. In Giuseppina Gini, Henk Nijmeijer, Dimitar Filev (Eds.). Proceedings of the 20th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - ICINCO, November 13-15, 2023, in Rome, Italy, Volume 1. SciTePress, Setúbal, 107-114 DOI: 10.5220/0012093700003543
PDF | BibTeX | RIS | DOI

Henning Cui, Andreas Margraf and Jörg Hähner. 2023. Equidistant Reorder operator for Cartesian Genetic Programming. In Niki van Stein, Francesco Marcelloni, H. K. Lam, Marie Cottrell, Joaquim Filipe (Eds.). Proceedings of the 15th International Joint Conference on Computational Intelligence - ECTA, November 13-15, 2023, in Rome, Italy. SciTePress, Setúbal, 64-74 DOI: 10.5220/0012174100003595
PDF | BibTeX | RIS | DOI

Andreas Margraf, Henning Cui, Anthony Stein and Jörg Hähner. 2023. Evolving processing pipelines for industrial imaging with Cartesian Genetic Programming. In Peter Lewis, Marin Litoiu, Ivana Dusparic, Barry Porter, Norha M. Villegas (Eds.). 2023 IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems (ACSOS), 25-29 September 2023, Toronto, ON, Canada. IEEE, Piscataway, NJ, 133-138 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. In Niki van Stein, Francesco Marcelloni, H. K. Lam, Marie Cottrell, Joaquim Filipe (Eds.). Proceedings of the 15th International Joint Conference on Computational Intelligence - ECTA, November 13-15, 2023, in Rome, Italy. SciTePress, Setúbal, 300-307 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. In Francisco José Domínguez Mayo, Luís Ferreira Pires, Edwin Seidewitz (Eds.). Proceedings of the 11th International Conference on Model-Based Software and Systems Engineering MODELSWARD 2023, February 19-21, 2023, in Lisbon, Portugal. SciTePress, Setúbal, 176-183 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. In Niki van Stein, Francesco Marcelloni, H. K. Lam, Marie Cottrell, Joaquim Filipe (Eds.). Proceedings of the 15th International Joint Conference on Computational Intelligence - ECTA, November 13-15, 2023, in Rome, Italy. SciTePress, Setúbal, 308-314 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. In FOGA '23: Proceedings of the 17th ACM/SIGEVO Conference on Foundations of Genetic Algorithms, 30 August - 1 September 2023, Potsdam, Germany. Association for Computing Machinery, New York, NY, 50-60 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. Lecture Notes in Computer Science 13627, 185-200. DOI: 10.1007/978-3-031-21094-5_14
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