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Prof. Dr. math. Jürgen Willms

FB Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften | Meschede

Angewandte Informatik und Mathematik

Aufgabenschwerpunkte

  • Optimierungsalgorithmen (wie z. B. Evolutionäre Algorithmen) im industriellen Umfeld
  • Effiziente Programmierung (C, Modern C++, C#, MATLAB, R, …)
  • Computational Intelligence
  • Angewandte Datenanalyse mit R
  • Mathematische Methoden
  • Korrelationsverhalten binärer Folgen

Mitglied im Institut für Computer Science, Vision and Computational Intelligence

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Vita

Forschung

Letzte Veröffentlichungen

>> A note on Barker sequences of even length<< Jürgen Willms, 2021
  • arXiv.org preprint arXiv:2104.00502 [math.CO], 2021 (Dokumentserver der Cornell University, USA)
>> Barker Sequences of Odd Length<<
Kai-Uwe Schmidt, Jürgen Willms, 2015
>>Run Vector Analysis and Barker Sequences of Odd Length<<
Jürgen Willms, 2014
>>Counterexamples to Theorem 1 of Turyn's and Storer's Paper "On Binary Sequences"<<
Jürgen Willms, 2014
>>Autocorrelations of Binary Sequences and Run Structure<<
Jürgen Willms, 2013

Verweise zu weiteren ausgewählten älteren Veröffentlichungen

>>Optimierung von Unwuchten mit Evolutionären Algorithmen am Beispiel von Hammerbrechern<<
Jürgen Willms und Jan Holländer, ZKG INTERNATIONAL, Volume 55, pp.42 - 53, No. 2, 2002

>>Asymptotic behaviour of iterated piecewise monotone maps<<
Jürgen Willms, Ergodic Theory and Dynamical Systems, 8 , pp 111-131, 1988, DOI: 10.1017/S0143385700004351 (Cambridge University Press)

Autokorrelationsverhalten binärer Folgen

Binäre Folgen mit gutem Autokorrelationsverhalten spielen in vielen technischen Anwendungsbereichen eine wichtige Rolle. Benutzt werden sie zum Beispiel in der Radartechnik wie auch beim GPS oder WLAN, um schwache Signale trotz starken Hintergrundrauschens zu erkennen. Ein gesuchtes Signal kann umso besser aus dem Rauschen herausgefiltert werden, je kleiner die Autokorrelationen des Signals sind.

Gegenstand des behandelten Forschungsgebiets „Autokorrelationsverhalten binärer Folgen“ sind rein grundlagentheoretische Fragestellungen, die sich der Diskreten Mathematik und der Informationstheorie zuordnen lassen.

Evolutionäre Algorithmen

In vielen Industriebereichen tauchen heute komplexe Optimierungsprobleme auf, die in der Praxis häufig nur sehr unzureichend gelöst werden. Vielfach ist eine Lösung mit konventionellen, deterministischen Verfahren auch gar nicht möglich. Nicht sehr bekannt ist, dass Evolutionäre Algorithmen häufig eine machbare Alternative zu herkömmlichen Lösungsmethoden sind. Sie können eine Reihe von ganz unterschiedlichen Problembereichen praxistauglich lösen.

Ein Beispiel aus dem industriellen Umfeld ist die Optimierung der unerwünschten Unwuchtkräfte bei Hammerbrechern. Die Unwucht wird durch die unterschiedlichen Hammermassen hervorgerufen und kann durch eine geschickte Wahl der Anordnung der Hämmer minimiert werden. Wie bei allen Problemen, deren Möglichkeiten exponentiell wachsen, ist die kombinatorische Mächtigkeit dieses scheinbar harmlosen Problems enorm. Reine Brute-Force-Methoden, die alle möglichen Konfigurationen untersuchen, müssen daher zwangsläufig an der immensen Zahl der unterschiedlichen Möglichkeiten scheitern. Auch sind für diesen Fall keine effizienten analytischen Lösungsmethoden bekannt. In der Praxis bewährt hat sich ein in C++ implementierter Evolutionärer Algorithmus, der in wenigen Sekunden pseudo-optimale Lösungen findet.

GPGUPU und LABS

GPGPU steht für General Purpose Computation on Graphics Processing Unit. Beim GPGPU werden zusätzlich die vielen Recheneinheiten einer Grafikkarte genutzt, auch wenn die Berechnungen selbst keinerlei Grafikbezug haben. Falls es gelingt, rechenintensive Operationen zu parallelisieren, kann GPGPU somit zu einer enormen Steigerung der Rechenleistung führen. Das LABS (Low Autocorrelation Binary Sequences)-Problem ist ein bekanntes Optimierungsproblem, das seit über 50 Jahren in ganz unterschiedlichen Bereichen wie z. B. der digitalen Signalverarbeitung, statistischen Physik und Mathematik untersucht wird.

Mithilfe eines GPU-Grid konnte im Labor für Angewandte Informatik mit einem neu entwickelten Branch-und-Bound-Algorithmus alle optimalen Lösungen für n < 65 bestimmt werden.

Lehre

Alle begleitenden Unterlagen meiner Veranstaltungen wie
  • Grundlagen der Programmierung
  • Algorithmen und Datenstrukturen
  • Optimierungsalgorithmen
  • Anwendungsprogrammierung
  • Programmierung für stat. Datenanalyse

der Studiengänge Elektrotechnik (ET), Maschinenbau (MB), Wirtschaftsingenieur (WIng) und Wirtschaftsinformatik (WInfo) finden Sie auf unserer zentralen e-learning-Plattform. Die entsprechenden Zugangsdaten werden in den Vorlesungen bekannt gegeben. In Ausnahmefällen werden sie auch per E-Mail versendet, aber nur an offizielle E-Mail-Adressen, die mit der Domain „fh-swf.de“ enden.

Studienleistung (PVL)

Wie in der Prüfungsordnung beschrieben muss für die Zulassung zur Prüfung für die von mir angebotenen Module eine Vorleistung in Form einer Studienleistung (PVL) erbracht werden. Bitte informieren Sie sich in der e-learning-Plattform über die genauen Modalitäten. Für meine Veranstaltungen sind dies in der Regel praktische Aufgaben, die zu bestimmten Terminen in den regulären Übungen persönlich vorgestellt werden müssen.

Studienbücher

Einführung in die Informatik für Ingenieure (Informatik 1)

Grundlagen der Programmierung (Informatik 2)

Informatik 3 (Algorithmen und Datenstrukturen)

Technologietransfer

Forschung und Entwicklung

  • Optimierungsalgorithmen (insbesondere Evolutionäre Algorithmen) im industriellen Umfeld
  • Software-Entwicklung (insbesondere mit C, Modern C++, C#)
  • Effiziente Programmiertechniken
  • GPU-Programmierung
  • Mathematische Methoden
  • Korrelationsverhalten endlicher Folgen

Dienstleistungsangebot

  • Beratung, Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Optimierungsalgorithmen
  • Beratung und Unterstützung effizienter Programmiertechniken in C, C++ und C#
  • Beratung und Unterstützung in der GPU-Programmierung
  • Mathematische Modellierung technischer und betriebswirtschaftlicher Prozesse

Anlagen und Ausstattung

  • Aktuelle Software-Entwicklungstools

Kooperationspartner/Referenzen

  • ThyssenKrupp Fördertechnik GmbH, Ennigerloh
  • Jos. Sauerwald Söhne GmbH & Co.KG, Bestwig