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Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Modellierung und Analyse komplexer Systeme

Themen für neue Abschlussarbeiten / theses topics

Themen für Abschlussarbeiten erhalten Sie auf E-Mail-Anfrage! Bitte reichen Sie mit Ihrer Anfrage einen tabellarischen Lebenslauf und einen aktuellen Notenauszug (aus dem Online-System) ein!

You can get thesis topics via email request! Please submit a tabular CV and a current transcript (grade sheet from the online system) along with your request!

 

Zu vergebende Themen / Assignable Topics

Sie dürfen gerne ein eigenes Thema vorschlagen. Dieses sollte sich in die Themen des Lehrstuhls einpassen können. Von uns vergebene Themen lassen sich grob wie folgt beschreiben:

  • Verschiedene Themen der algorithmischen Netzwerkanalyse mit NetworKit; ein Thema in dieser Kategorie erfordert neben Interesse an algorithmischer Arbeit im Allgemeinen auch Grundkenntnisse in Python sowie gute Kenntnisse in C++. Beispiele: Netzwerkgeneratoren (auch anwendungsbezogen), Optimierung von Netzwerkeigenschaften, Epidemien in Netzwerken, Motivsuche, Teilgraphsuche, Klimanetzwerke, Einflussmaximierung, sog. "unsichere" Graphen u.v.m.
  • Verschiedene Themen des kombinatorischen wissenschaftlichen Rechnens; ein Thema in dieser Kategorie erfordert neben Interesse an algorithmischer Arbeit im Allgemeinen auch Grundkenntnisse im parallelen/verteilten Rechnen sowie gute Kenntnisse in C++. Beispiele: dynamische Lastbalancierung von Matrix-/Graphen-Berechnungen, Scheduling (auch anwendungsbezogen), parallele Algorithmen für transitive Hülle u.v.m.
  • Verschiedene Themen der (angewandten) kombinatorischen Optimierung; ein Thema in dieser Kategorie erfordert neben Interesse an algorithmischer Arbeit im Allgemeinen auch gute Kenntnisse in C++. Beispiele: Matching-Algorithmen, Graphen-Layouts (auch anwendungsbezogen), parallele (Meta)Heuristiken u.v.m.

 

Laufende Abschlussarbeiten / Ongoing Theses

 

t.b.a (Bachelor, ongoing)

  • Name: Enrico Ahlers
  • Betreuer: A.v.d. Grinten, H. Meyerhenke

 

Parallelisation of GPU-based flood-simulation (Master, ongoing)

  • Name: Jan Dangel
  • Betreuer: H. Meyerhenke

 

An Algorithm for Optimizing Graph Robustness (Bachelor, ongoing)

  • Name: Matthias Görg
  • Betreuer: M. Predari, E. Angriman

 

An Empirical Comparison of Graph Mining with and without Machine Learning (Bachelor, ongoing)

  • Name: Niklas Halle
  • Betreuer: K. Ahrens, H. Meyerhenke

 

Abgeschlossene Abschlussarbeiten / Finished Theses

 

Algorithms for Large-scale Replica Generation and Comparison of Graphs (Bachelor, June 2021)

  • Name: Noel Dan Le
  • Betreuer: M. Predari, H. Meyerhenke

 

Memory Layout Optimization for Complex Networks (Bachelor, April 2021)

  • Name: Hans Michel Meißner
  • Betreuer: A.v.d. Grinten, M. Predari, H. Meyerhenke

 

Generalizing the kmeans++ Clustering Algorithm to Graphs (Bachelor, September 2020)

  • Name: Maximilian Joecks
  • Betreuer: C. Tzovas, E. Angriman, H. Meyerhenke

 

SAT-based Acceleration of a Branch-and-Reduce Algorithm for Vertex Cover (Bachelor, September 2020)

  • Name: Rick Plachetta
  • Betreuer: A.v.d. Grinten, H. Meyerhenke

 

Anwendungen von One-to-Many Matchings mit einseitigen Präferenzen (Bachelor, September 2019)

  • Name: Aaron Oertel
  • Betreuer: A.v.d. Grinten, H. Meyerhenke