@techreport{BartzBeielsteinFlasch2013,
  author    = {Bartz-Beielstein, Thomas and Flasch, Oliver},
  title     = {FIWA - Methoden der Computational Intelligence f{\"u}r Vorhersagemodelle in der Finanz-und Wasserwirtschaft (Schlussbericht)},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:832-cos-466},
  year      = {2013},
  abstract  = {Dieser Schlussbericht beschreibt die im Projekt „Methoden der Computational Intelligence f{\"u}r Vorhersagemodelle in der Finanzund Wasserwirtschaft" (FIWA) im Zeitraum von Juni 2009 bis einschließlich November 2012 erzielten Ergebnisse. In der Praxis werden f{\"u}r diese Vorhersagemodelle Verfahren der linearen und nichtlinearen Regression, NN, Support Vector Machines (SVM) und viele weitere Verfahren eingesetzt. Das Projekt FIWA befasste sich mit der Entwicklung modularer Systeme zur Analyse und Prognose von Daten aus der Finanz- und Wasserwirtschaft mittels Verfahren der Computational Intelligence (CI) mit methodischem Fokus auf dem CI-Unterbereich Genetic Programming (GP). Ein zentrales Ergebnis der wissenschaftlichtechnischen Arbeit im Projekt FIWA ist die Entwicklung der Open-Source Software RGP. Dabei handelt es sich um ein Software- Framework f{\"u}r GP, welches auf die automatische Erstellung von Vorhersagemodellen spezialisiert ist. F{\"u}r die Finanzwirtschaft stand ein Handelssimulator zu Verf{\"u}gung, der auf Basis von echten Finanzdaten die Qualit{\"a}t verschiedener Strategien testen kann. Dieser wurde im Projekt weiterentwickelt. GP wurde genutzt, um auf Basis der Simulationen genaue Vorhersagen und damit verbesserte Handelsstrategien zu entwerfen. Auch f{\"u}r die Wasserwirtschaft wurden Prognoseverfahren mit GP entwickelt. Der Schwerpunkt lag dabei auf der F{\"u}llstandprognose f{\"u}r Regen{\"u}berlaufbecken. Hier konnten moderne Verfahren mit GP oder SVM klassische Methoden deutlich schlagen oder verbessern. Auch der Einsatz von Sequentieller Parameter Optimierung zeigte signifikante Verbesserungen f{\"u}r die Prognosegenauigkeit. Dabei war die Kombination von klassischen Methoden und GP besonders erfolgreich. GP ist nach wie vor ein sehr aktives Forschungsgebiet und erlaubt auch f{\"u}r die Folgezeit zahlreiche Kooperationen mit den Partnern der Fachhochschule K{\"o}ln. Sowohl f{\"u}r technische Anwendungen als auch zur L{\"o}sung von Forschungsfragen bieten sich zahlreiche M{\"o}glichkeiten an.},
  subject      = {Soft Computing},
  language  = {de}
}
@techreport{Flasch2013,
  author    = {Flasch, Oliver},
  title     = {A Friendly Introduction to RGP},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:832-cos-446},
  year      = {2013},
  abstract  = {RGP is genetic programming system based on, as well as fully integrated into, the R environment. The system implements classical tree-based genetic programming as well as other variants including, for example, strongly typed genetic programming and Pareto genetic programming. It strives for high modularity through a consistent architecture that allows the customization and replacement of every algorithm component, while maintaining accessibility for new users by adhering to the "convention over configuration" principle.},
  subject      = {Genetische Programmierung},
  language  = {en}
}
@techreport{FlaschFrieseZaeffereretal.2015,
  author    = {Flasch, Oliver and Friese, Martina and Zaefferer, Martin and Bartz-Beielstein, Thomas and Branke, J{\"u}rgen},
  title     = {Learning Model-Ensemble Policies with Genetic Programming},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:832-cos-787},
  year      = {2015},
  abstract  = {We propose to apply typed Genetic Programming (GP) to the problem of finding surrogate-model ensembles for global optimization on compute-intensive target functions. In a model ensemble, base-models such as linear models, random forest models, or Kriging models, as well as pre- and post-processing methods, are combined. In theory, an optimal ensemble will join the strengths of its comprising base-models while avoiding their weaknesses, offering higher prediction accuracy and robustness. This study defines a grammar of model ensemble expressions and searches the set for optimal ensembles via GP. We performed an extensive experimental study based on 10 different objective functions and 2 sets of base-models. We arrive at promising results, as on unseen test data, our ensembles perform not significantly worse than the best base-model.},
  subject      = {Modellierung},
  language  = {en}
}