@manual{
	titlea = "Prof.",
	vornamea = "Stefan",
	namea = "Pickl",
	departmenta = "Fakultät für Informatik",
	institutea = "INF 1 - Institut für Theoretische Informatik, Mathematik und Operations Research",
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	external-funds = "Bundesamt für Ausrüstung, Informationstechnik und Nutzung der Bundeswehr (BAAINBw)",
	company = "",
	project-title = "Optimierung für Data Farming-Umgebung",
	project-abstract = "DF stellt einen wesentlichen Ansatz dar, um Fragestellungen in komplexen Szenarien unter hoher Unsicherheit wie zum Beispiel in asymmetrischen Bedrohungslagen zu untersuchen. Diese bergen oftmals komplexe, nicht lineare Abhängigkeiten und Zusammenhänge, die mit herkömmlichen Analysemethoden nur unzureichend erfasst werden können. Der explorative Charakter dieses Vorgehens setzt in der Regel Studien mit sehr vielen Experimenten voraus. Der daraus resultierende hohe Aufwand weckt den Bedarf nach Methoden, die unter dem Einsatz minimaler Ressourcen, frühzeitige Ergebnisse liefern können. Zu diesem Zweck lassen sich, je nach Fragestellung und auftretenden Datentypen, unterschiedliche Optimierer verwenden, um zum Einen eine Performance Steigerung in der Durchführung der Simulationsexperimente und zum anderen eine Verbesserung der operationellen Ergebnisse zu erreichen. Im Rahmen der Studie werden daher mehrere geeignete Optimierungsverfahren untersucht und implementiert.",
	proj-beginn = "11.12.2014",
	proj-end = "31.05.2015",
	forschungszentrum = ""
}