B. Die Mitglieder
zur Anwendung von Algorithmen schlägt und das seit vielen Jahren mein Haupt-
arbeitsgebiet darstellt.
Der Methodik des Algorithm Engineering und der zugrundeliegenden Vor-
gehensweise, die durch einen iterierten Zyklus aus theoretischen Erkenntnissen,
praktischer Umsetzung, experimenteller Evaluation und Rückkopplung zur The-
orie charakterisiert ist, ist es zu verdanken, dass die Algorithmik heute in vielen
Anwendungsbereichen praktikable Lösungen für große, relevante und traditionell
„schwierige“ Probleme anbieten kann - dazu gehören der Verkchrsbereich, die Lo-
gistik, Textindizierung, Genomanalyse oder das Wirkstoffdesign für Arzneimittel,
um nur einige Beispiele zu nennen.
Ein Paradebeispiel für das Algorithm Engineering ist die Routenplanung, also
der algorithmische Kern von Fahrzeugnavigationssystemen oder Kartendiensten
wie Google Maps bzw. Apple Maps, aber etwa auch von Fahrplanauskunftssyste-
men im Bus-, Bahn- und Flugverkehr. Diese Systeme gehören seit vielen Jahren
zu den am intensivsten genutzten Informationssystemen überhaupt. Als ich um
die Jahrtausendwende mit der Forschung zur Routenplanung begann - damals
ging es tatsächlich um die Fahrplanauskunft der Bahn - war der Auslöser der Kon-
takt zur Firma Hacon, welche das Fahrplanauskunftssystem der Deutschen Bahn
entwickelte und betreibt, aber auch die wertvolle damit verbundene Verfügbarkeit
sehr umfangreicher „Echtweltdaten“ für unsere Forschung, nämlich der gesamten
Fahrplandaten europäischer Bahnen inklusive regionaler Verbindungen.
Die Forschung begann mit der Entwicklung von Techniken zur Beschleuni-
gung des klassischen Algorithmus von Dijkstra zur Berechnung eines kürzesten
Weges von einem Ausgangspunkt A zu einem Zielpunkt B in einem beliebigen
Wegenetz. Dijkstras Algorithmus lehren wir unseren Studierenden übrigens be-
reits im zweiten Semester; der später weltbekannte Informatiker Edsger Dijkstra
fand das nach ihm benannte Verfahren 1956 im Alter von 26 quasi nebenbei, als
er eines Tages mit seiner Verlobten Ria zum Shopping in Amsterdam unterwegs
war. Mit unseren Beschleunigungstechniken gelang es, die Anfragezeiten für die
beste Verkehrsverbindung in Netzen von Kontinentalgröße vom Sekundenbereich
in den Bereich von Millisekunden und darunter zu drücken - dies ist entschei-
dend dafür, dass heute die Server großer Verkehrsbetriebe täglich über 100 Mil-
lionen solcher Anfragen von den Apps der allgegenwärtigen Handys bewältigen
können.
Die Brücke von der frühen Grundlagenforschung zur nutzenstiftenden Pra-
xis mit täglich millionenfacher Anwendung schlagen zu können, ist ein Glücks-
fall; den manifestierten Erfolg verdanken wir in unserem Fall - neben dem fast
schon als selbstverständlich angesehenen ständigen Hardware-Fortschritt und der
entsprechend rasanten Nachfrageentwicklung bei internetbasierten Informations-
diensten - vor allem der sehr frühen Verfügbarkeit großer Realwelt-Datenmengen
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zur Anwendung von Algorithmen schlägt und das seit vielen Jahren mein Haupt-
arbeitsgebiet darstellt.
Der Methodik des Algorithm Engineering und der zugrundeliegenden Vor-
gehensweise, die durch einen iterierten Zyklus aus theoretischen Erkenntnissen,
praktischer Umsetzung, experimenteller Evaluation und Rückkopplung zur The-
orie charakterisiert ist, ist es zu verdanken, dass die Algorithmik heute in vielen
Anwendungsbereichen praktikable Lösungen für große, relevante und traditionell
„schwierige“ Probleme anbieten kann - dazu gehören der Verkchrsbereich, die Lo-
gistik, Textindizierung, Genomanalyse oder das Wirkstoffdesign für Arzneimittel,
um nur einige Beispiele zu nennen.
Ein Paradebeispiel für das Algorithm Engineering ist die Routenplanung, also
der algorithmische Kern von Fahrzeugnavigationssystemen oder Kartendiensten
wie Google Maps bzw. Apple Maps, aber etwa auch von Fahrplanauskunftssyste-
men im Bus-, Bahn- und Flugverkehr. Diese Systeme gehören seit vielen Jahren
zu den am intensivsten genutzten Informationssystemen überhaupt. Als ich um
die Jahrtausendwende mit der Forschung zur Routenplanung begann - damals
ging es tatsächlich um die Fahrplanauskunft der Bahn - war der Auslöser der Kon-
takt zur Firma Hacon, welche das Fahrplanauskunftssystem der Deutschen Bahn
entwickelte und betreibt, aber auch die wertvolle damit verbundene Verfügbarkeit
sehr umfangreicher „Echtweltdaten“ für unsere Forschung, nämlich der gesamten
Fahrplandaten europäischer Bahnen inklusive regionaler Verbindungen.
Die Forschung begann mit der Entwicklung von Techniken zur Beschleuni-
gung des klassischen Algorithmus von Dijkstra zur Berechnung eines kürzesten
Weges von einem Ausgangspunkt A zu einem Zielpunkt B in einem beliebigen
Wegenetz. Dijkstras Algorithmus lehren wir unseren Studierenden übrigens be-
reits im zweiten Semester; der später weltbekannte Informatiker Edsger Dijkstra
fand das nach ihm benannte Verfahren 1956 im Alter von 26 quasi nebenbei, als
er eines Tages mit seiner Verlobten Ria zum Shopping in Amsterdam unterwegs
war. Mit unseren Beschleunigungstechniken gelang es, die Anfragezeiten für die
beste Verkehrsverbindung in Netzen von Kontinentalgröße vom Sekundenbereich
in den Bereich von Millisekunden und darunter zu drücken - dies ist entschei-
dend dafür, dass heute die Server großer Verkehrsbetriebe täglich über 100 Mil-
lionen solcher Anfragen von den Apps der allgegenwärtigen Handys bewältigen
können.
Die Brücke von der frühen Grundlagenforschung zur nutzenstiftenden Pra-
xis mit täglich millionenfacher Anwendung schlagen zu können, ist ein Glücks-
fall; den manifestierten Erfolg verdanken wir in unserem Fall - neben dem fast
schon als selbstverständlich angesehenen ständigen Hardware-Fortschritt und der
entsprechend rasanten Nachfrageentwicklung bei internetbasierten Informations-
diensten - vor allem der sehr frühen Verfügbarkeit großer Realwelt-Datenmengen
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