Renommierte Speaker und zahlreiche Teilnehmer:innen
Die 16. Ausgabe der internationalen Tagung „Foundations of Genetic Algorithms“ (FOGA) fand vom 6. bis 8. September 2021 statt. Austragungsort, wenn auch aus bekannten Gründen virtuell, war die Fachhochschule Vorarlberg (FHV – Vorarlberg University of Applied Sciences). Steffen Finck und Michael Hellwig aus dem Forschungszentrum Business Informatics sowie Pietro Oliveto von der University of Sheffield (UK) führten die Konferenz durch.
FOGA ist eine internationale Konferenz zur Grundlagenforschung im Bereich Optimierung und Machine Learning. Seit 1990 vergibt die Association of Computing Machinery (ACM) die Organisation der FOGA an wechselnde Institute. Bereits zum zweiten Mal konnte die FHV im Bewerbungsverfahren überzeugen und organisierte die Konferenz nach 2011 nun auch 2021 als dreitägiges Online-Event in Vorarlberg.
Entwicklung anwendungsorientierter Lösungen
Die Konferenz hat das Ziel, das Verständnis für die Funktionsweise von Evolutionären Algorithmen und verwandten Randomisierten Suchverfahren zu erweitern. Das theoretische Wissen über die Arbeitsweise dieser Algorithmen kann so in die Entwicklung neuer anwendungsorientierter Lösungen einfließen.
Für die diesjährige Konferenz wurden aus 21 eingereichten Fachartikeln in einem double-blind Reviewprozess die zehn besten Artikel zur Präsentation ausgewählt. Die Akzeptanzrate war mit 48 Prozent im Vergleich zu den Vorjahren sehr kompetitiv. 84 registrierte Teilnehmer:innen machten die FOGA 2021 zur zahlenmäßig bestbesuchten seit Bestehen der Konferenzreihe. Durchschnittlich waren etwa 35 Zuhörer bei den Fachvorträgen anwesend.
Renommierte Keynote-Speaker
Zwei Keynotes international hochangesehener Experten aus angrenzenden Forschungsgebieten rundeten das Tagungsprogramm ab. Der Vortrag „Sex, recombination and the fundamental nature of mutation“ von Dr. Adi Livnat von der University of Haifa (Israel) behandelte eine neue Denkweise über die Rolle der sexuellen Rekombination in der biologischen Evolution und die damit verbundenen Implikationen für die Revolution des Deep Learning. Professor Tim Roughgarden von der Columbia University (USA) erörterte im Vortrag „Data-Driven Algorithm Design“ theoretische Einsichten seiner Arbeiten zur Auswahl des besten Algorithmus für einen bestimmten Anwendungsbereich. Die beiden Keynotes kamen jeweils auf eine Teilnehmerzahl von etwa 50 Zuhörern.
Die Konferenzteilnehmer:innen verliehen den FOGA Best Paper Award auf Basis einer Abstimmung an Luke Branson und Andrew Sutton von der University of Minnesota (USA) für ihren Beitrag „Focused Jump-and-Repair Constraint Handling for Fixed-Parameter Tractable Graph Problem“. Dieser und alle anderen Fachartikel sind im Tagungsband veröffentlicht und in der ACM Digital Library einsehbar.
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Jänner 2022