Wir erforschen schwarmbasierte, naturinspirierte Algorithmen — von den Ameisenstraßen über das Schwärmen der Vögel bis zur Partikelschwarm-Optimierung. Im Zentrum steht eine faszinierende Frage: Wie lösen dezentrale Systeme aus vielen einfachen Akteuren gemeinsam hochkomplexe Probleme?
„Kein einzelnes Tier kennt den Plan. Und doch entsteht aus dem Zusammenspiel vieler eine Lösung, die keinem Einzelnen möglich wäre.“
Ameisen finden kürzeste Wege, Vogelschwärme bewegen sich wie ein einziger Organismus, Bienenvölker treffen kollektiv optimale Entscheidungen — ganz ohne zentrale Instanz. Diese Phänomene sind nicht nur faszinierend, sie sind auch mathematisch beschreibbar und algorithmisch nutzbar.
Unsere Forschung übersetzt Prinzipien kollektiven Verhaltens in präzise Optimierungsverfahren. Wir untersuchen ihre theoretischen Grundlagen — Konvergenz, Stabilität und Skalierung — und entwickeln daraus robuste Methoden für reale, hochdimensionale und dynamische Problemstellungen.
Wir verbinden theoretische Modellbildung mit experimenteller Validierung und praxisnahen Anwendungen.
Entwicklung und Analyse populationsbasierter Verfahren für komplexe, nichtlineare und hochdimensionale Optimierungsprobleme.
Dezentrale Koordination autonomer Agenten — wie viele einfache Einheiten gemeinsam robuste, skalierbare Systeme bilden.
Übersetzung biologischer Strategien — Futtersuche, Fortpflanzung, Kommunikation — in leistungsfähige Suchverfahren.
Mathematische Analyse von Konvergenz, Stabilität und Skalierung kollektiver Dynamiken in komplexen Systemen.
Etablierte und aktuelle Verfahren, die kollektives Verhalten der Natur in präzise Optimierungsmethoden überführen.
Partikel durchsuchen den Lösungsraum und orientieren sich an der eigenen besten sowie der besten Position des Schwarms.
Künstliche Ameisen markieren Wege mit Pheromonen; gute Routen verstärken sich, schlechte verdunsten — Stigmergie in Reinform.
Spür-, Beobachter- und Kundschafter-Bienen balancieren das Erkunden neuer und das Ausbeuten bekannter Lösungen.
Hellere Glühwürmchen ziehen andere an; die Anziehung nimmt mit der Distanz ab und steuert die Suche elegant in Richtung Optima.
Eine soziale Hierarchie und kooperatives Einkreisen der Beute modellieren das Annähern an die optimale Lösung.
Drei lokale Regeln — Abstand halten, sich ausrichten, zusammenbleiben — erzeugen das verblüffend organische Schwärmen.
Aus vielen einfachen lokalen Interaktionen entsteht globales, intelligentes Verhalten, das in keinem einzelnen Akteur angelegt ist.
Struktur und Ordnung bilden sich von selbst heraus — ohne zentrale Steuerung, allein durch Rückkopplung zwischen den Akteuren.
Akteure koordinieren sich indirekt über Spuren in ihrer Umwelt — wie Pheromone es zwischen Ameisen tun.
Kein Single Point of Failure: Das System bleibt funktionsfähig, robust und skalierbar, auch wenn einzelne Akteure ausfallen.
Optimale Touren, Tourenplanung und Lieferketten — klassische Domäne der Ameisenkolonie-Optimierung.
Koordination von Roboter- und Drohnenschwärmen für Exploration, Überwachung und kooperative Aufgaben.
Lastverteilung, Routing in Kommunikationsnetzen und Ressourcenzuteilung in dynamischen Umgebungen.
Hyperparameter-Optimierung, Merkmalsauswahl und das Training neuronaler Netze mit schwarmbasierten Verfahren.
Schwarmintelligenz lebt vom Zusammenspiel vieler — auch in der Wissenschaft. Ob Studium, gemeinsame Forschung oder industrielle Anwendung: Wir freuen uns über neugierige Menschen und spannende Problemstellungen.
Abschlussarbeiten, Projekte und Hiwi-Tätigkeiten rund um Optimierung, Metaheuristiken und komplexe Systeme.
Gemeinsame Publikationen, Methodenentwicklung und der wissenschaftliche Austausch über Disziplinen hinweg.
Anwendungsorientierte Kooperationen, in denen Schwarmverfahren reale Optimierungsprobleme lösen.
Sie haben eine Idee, eine Fragestellung oder Interesse an einer Zusammenarbeit? Wir antworten gern und zeitnah.