Prof. Dr. Heike Trautmann

• Mehrkriterielle Optimierung
• Evolutionäre Optimierung
• Automatisierte Algorithmenselektion und -konfiguration
• Data Stream Mining
• Data Science
• Künstliche Intelligenz

Akademische Ausbildung

07.2004 – 01.2013

Habilitation im Fach Statistik: ”Statistical and Experimental Methods in Single- and Multi- Objective (Evolutionary) Optimization”, TU Dortmund, Deutschland

10.2002 – 06.2004

Promotion im Fach Statistik: „Qualitätskontrolle in der Industrie anhand von Kontrollkarten für Wünschbarkeitsindizes - Anwendungsfeld Lagerverwaltung“, Graduate School of Production Engineering and Logistics, Universität Dortmund, Deutschland

10.1997 – 02.2000

Studium der Statistik, Universität Dortmund, Deutschland

10.1996 – 07.1998

Studium der Wirtschaftsmathematik, Universität Dortmund, Deutschland

Beruflicher Werdegang

03.2021 – 02.2026

Professor of Data Science: Statistics and Optimization, University of Twente, NL

02.2017 – 01.2018

Pascal Professorin, LIACS, Universität Leiden, Niederlande

seit 10.2016

Prodekanin für Internationales, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

seit 04.2013

Professorin für Wirtschaftsinformatik und Statistik, WWU Münster, Deutschland

10.2007 – 03.2013

Postdoktorandin, Lehrstuhl für Computergestützte Statistik, TU Dortmund, Deutschland

10.2006 – 09.2007

DFG Forschungsstipendium: „Der Einfluss von Modellunsicherheiten bei Wünschbarkeitsindizes und Pareto-Optimierung“, TU Dortmund, Deutschland

07.2004 – 09.2006

Graduiertenkolleg Statistische Modellbildung, Universität Dortmund. Deutschland, Postdoktorandenstipendium

10.2002 – 06.2004

Graduate School of Production Engineering and Logistics, Universität Dortmund, Deutschland, Doktorandenstipendium

03.2001 – 09.2002

Roland Berger Strategy Consultants, München, Deutschland, Business Analytics Consultant

04.2000 – 02.2001

Marketing Systems GmbH, Essen, Germany, Consultant

Mitgliedschaften und Aktivitäten in Gremien

seit 09.2018

Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe (CLAIRE), Key supporter

seit 09.2017

Wissenschaftliche Beirätin, Westphalia Data Lab (WDL), Münster

seit 2017

ACM full member, ACM Sigevo

seit 2013

Foundations of Genetic Algorithms (FOGA), Mitglied im Programmkomittee

seit 2012

ACM-SIGEVO, Special Interest Group for Genetic and Evolutionary Computation, Association for Computing Machinery

seit 2012

EVOLVE - A bridge between Probability, Set Oriented Numerics and Evolutionary Computation, Mitglied im Programmkomitee

10.2011 – 03.2013

Global Young Faculty, Stiftung Mercator

seit 2011

Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) , Mitglied im Programmkomitee

seit 2008

International Conference on Parallel Problem Solving From Nature (PPSN), Mitglied im Programmkomitee

seit 2007

IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Mitglied im Programmkomitee

• Schäpermeier, Lennart, Kerschke, Pascal, Grimme, Christian, und Trautmann, Heike. 2023. „Peak-A-Boo! Generating Multi-Objective Multiple Peaks Benchmark Problems with Precise Pareto Sets.“ In Proceedings of the International Conference Series on Evolutionary Multi-Criterion Optimization, Bd. 13970 aus Lecture Notes in Computer Science, herausgegeben von Ke Li und Hao Wang. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-27250-9_21.
• Prager, RP, und Trautmann, H. 2023. „Nullifying the Inherent Bias of Non-invariant Exploratory Landscape Analysis Features.“ In Applications of Evolutionary Computation, herausgegeben von J Correia, S Smith und R Qaddoura. Cham: Springer Nature. doi: 10.1007/978-3-031-30229-9_27.
• Prager, Raphael Patrick, und Trautmann, Heike. im Druck. „Pflacco: Feature-Based Landscape Analysis of Continuous and Constrained Optimization Problems in Python.“ Evolutionary Computation.
• Seiler, Moritz Vinzent, Prager, Raphael Patrick, Kerschke, Pascal, und Trautmann, Heike. 2022. „A Collection of Deep Learning-based Feature-Free Approaches for Characterizing Single-Objective Continuous Fitness Landscapes.“ In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, herausgegeben von -. New York, NY, USA: ACM Press. doi: 10.1145/3512290.3528834.
• Pohl, Janina Susanne, Assenmacher, Dennis, Seiler, Moritz Vincent, Trautmann, Heike, und Grimme, Christian. 2022. „Artificial Social Media Campaign Creation for Benchmarking and Challenging Detection Approaches.“ In Workshop Proceedings of the 16th International Conference on Web and Social Media (ICWSM), herausgegeben von Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI). Palo Alto, CA, USA: AAAI Press. doi: 10.36190/2022.91.
• Prager, Raphael Patrick, Seiler, Moritz Vinzent, Trautmann, Heike, und Kerschke, Pascal. 2022. „Automated Algorithm Selection in Single-Objective Continuous Optimization: A Comparative Study of Deep Learning and Landscape Analysis Methods.“ In Parallel Problem Solving from Nature -- PPSN XVII, herausgegeben von Günter Rudolph, Anna V. Kononova, Hernán Aguirre, Pascal Kerschke, Gabriela Ochoa und Tea Tušar. Cham: Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-031-14714-2_1.
• Schneider, Lennart, Schäpermeier, Lennart, Prager, Raphael Patrick, Bischl, Bernd, Trautmann, Heike, und Kerschke, Pascal. 2022. „HPO x ELA: Investigating Hyperparameter Optimization Landscapes by Means of Exploratory Landscape Analysis.“ In Parallel Problem Solving from Nature -- PPSN XVII, herausgegeben von Günter Rudolph, Anna V. Kononova, Hernán Aguirre, Pascal Kerschke, Gabriela Ochoa und Tea Tušar. Cham: Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-031-14714-2_40.
• Niemann, Marco, Assenmacher, Dennis, Brunk, Jens, Riehle, Dennis Maximilian, Becker, Jörg, und Trautmann, Heike. 2022. „(Semi-)Automatische Kommentarmoderation zur Erhaltung Konstruktiver Diskurse.“ In Hate Speech - Definitionen, Ausprägungen, Lösungen, herausgegeben von Gerrit Weitzel und Stephan Mündges. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. doi: 10.1007/978-3-658-35658-3_13.
• Clever, Lena, Pohl, Janina Susanne, Bossek, Jakob, Kerschke, Pascal, und Trautmann, Heike. 2022. „Process-Oriented Stream Classification Pipeline: A Literature Review.“ Applied Sciences 12 (8): 1–44. doi: 10.3390/app12189094.
• Leszkiewicz, Agata, Bucur, Doina, Grimme, Christian, Michalski, Radoslaw, Clever, Lena, Pohl, Janina Susanne, Rook, Jeroen, Bossek, Jakob, Preuss, Mike, Squillero, Giovanni, Quer, Stefano, Calabrese, Andrea, Iacca, Giovanni, Kizgin, Hatice, und Trautmann, Heike. 2022. „Social Influence Analysis (SIA) in Online Social Networks.“ In Proceedings of the 4th Multidisciplinary International Symposium on Disinformation in Open Online Media (MISDOOM), Lecture Notes in Computer Science, herausgegeben von F Spezzano, A Amaral, D Ceolin, L Fazio und E Serra. Boise, ID, USA: Springer.
• Aspar, Pelin, Steinhoff, Vera, Schäpermeier, Lennart, Kerschke, Pascal, Trautmann, Heike, und Grimme, Christian. 2022. „The objective that freed me: a multi-objective local search approach for continuous single-objective optimization.“ Natural Computing 22 (2): 271–285. doi: 10.1007/s11047-022-09919-w.
• Heins, J, Rook, J, Schäpermeier, L, Kerschke, P, Bossek, J, und Trautmann, H. 2022. „BBE: Basin-Based Evaluation of Multimodal Multi-objective Optimization Problems.“ In Parallel Problem Solving from Nature -- PPSN XVII, herausgegeben von G Rudolph, AV Kononova, H Aguirre, P Kerschke, G Ochoa und T Tu{š}ar. Cham: Springer International Publishing.
• Assenmacher, D, und Trautmann, H. 2022. „Textual One-Pass Stream Clustering with Automated Distance Threshold Adaption.“ In Intelligent Information and Database Systems, herausgegeben von Tet al. Tran. Cham: Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-031-21743-2_1.
• Rook, J, Trautmann, H, Bossek, J, und Grimme, C. 2022. „On the Potential of Automated Algorithm Configuration on Multi-Modal Multi-Objective Optimization Problems.“ In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO '22, herausgegeben von J Fieldsend und M. Wagner. New York, NY, USA: ACM Press. doi: 10.1145/3520304.3528998.
• Heins, Jonathan, Bossek, Jakob, Pohl, Janina Susanne, Seiler, Moritz Vincent, Trautmann, Heike, und Kerschke, Pascal. 2022. „A Study on the Effects of Normalized TSP Features for Automated Algorithm Selection.“ Theoretical Computer Science 940. doi: 10.1016/j.tcs.2022.10.019.
• Rodrigues, Agatha, Kerschke, Pascal, de, B.Pereira Carlos Alberto, Trautmann, Heike, Wagner, Carolin, Hellingrath, Bernd, und Polpo, Adriano. 2021. „Estimation of component reliability from superposed renewal processes by means of latent variables.“ Computational Statistics 2021. doi: 10.1007/s00180-021-01124-0.
• Assenmacher, Dennis, Weber, Derek, Preuss, Mike, Calero, Valdez André, Bradshaw, Alison, Ross, Björn, Cresci, Stefano, Trautmann, Heike, Neumann, Frank, und Grimme, Christian. 2021. „Benchmarking Crisis in Social Media Analytics: A Solution for the Data-Sharing Problem.“ Social Science Computer Review online first. doi: 10.1177/08944393211012268.
• Coombs, Crispin, Stacey, Patrick, Kawalek, Peter, Simeonova, Boyka, Becker, Jörg, Bergener, Katrin, Carvalho, João Álvaro, Fantinato, Marcelo, Garmann-Johnsen, Niels F., Grimme, Christian, Stein, Armin, und Trautmann, Heike. 2021. „What Is It About Humanity That We Can’t Give Away To Intelligent Machines? A European Perspective.“ International Journal of Information Management 58. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2021.102311.
• Aspar, Pelin, Kerschke, Pascal, Steinhoff, Vera, Trautmann, Heike, und Grimme, Christian. 2021. „Multi^3: Optimizing Multimodal Single-Objective Continuous Problems in the Multi-Objective Space by Means of Multiobjectivization.“ In Evolutionary Multi-Criterion Optimization: 11th International Conference, EMO 2021, Shenzhen, China, March 28–31, 2021, Proceedings, herausgegeben von H.et al. Ishibuchi. Heidelberg, Berlin: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-72062-9_25.
• Prager, Raphael, Patrick Seiler, Moritz, Vinzent Trautmann, Kerschke, Heike, und Pascal. 2021. „Towards Feature-Free Automated Algorithm Selection for Single-Objective Continuous Black-Box Optimization.“ Beitrag präsentiert auf der IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, Orlando, Florida, USA
• Assenmacher, Dennis Niemann Marco, Müller, Kilian Seiler Moritz V, und Riehle, Dennis M Trautmann Heike. 2021. „RP-Mod & RP-Crowd: Moderator- and Crowd-Annotated German News Comment Datasets.“ In Proceedings of the Neural Information Processing Systems Track on Datasets and Benchmarks 1 (NeurIPS Datasets and Benchmarks 2021), herausgegeben von J. Vanschoren und S. Yeung. online: Selbstverlag / Eigenverlag.
• Grimme, C, Kerschke, P, Aspar, P, Trautmann, H, Preuss, M, Deutz, AH, Wang, H, und Emmerich, M. 2021. „Peeking beyond peaks: Challenges and research potentials of continuous multimodal multi-objective optimization.“ Computers and Operations Research 136: 105489.. doi: 10.1016/j.cor.2021.105489.
• Heins, Jonathan, Bossek, Jakob, Pohl, Janina, Seiler, Moritz, Trautmann, Heike, und Kerschke, Pascal. 2021. „On the Potential of Normalized TSP Features for Automated Algorithm Selection.“ In Proceedings of the 16th ACM/SIGEVO Conference on Foundations of genetic Algorithms (FOGA XVI), herausgegeben von for Computing Machinery Association. Dornbirn, Austria: ACM Press. doi: 10.1145/3450218.3477308.
• Assenmacher, D, Clever, L, Pohl, JS, Trautmann, H, und Grimme, C. 2020. „A Two-Phase Framework for Detecting Manipulation Campaigns in Social Media.“ In Proceedings of the International Conference on Human-Computer Interaction (HCII 2020): Social Computing and Social Media. Design, Ethics, User Behavior, and Social Network Analysis, herausgegeben von G Meiselwitz. Cham: Springer Nature. doi: 10.1007/978-3-030-49570-1_14.
• Steinhoff, Vera, Kerschke, Pascal, Aspar, Pelin, Trautmann, Heike, und Grimme, Christian. 2020. „Multiobjectivization of Local Search: Single-Objective Optimization Benefits From Multi-Objective Gradient Descent.“ Beitrag präsentiert auf der Proceedings of the IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), Canberra, Australia doi: 10.1109/SSCI47803.2020.9308259.
• Prager, Raphael Patrick, Trautmann, Heike, Wang, Hao, Bäck, Thomas H. W., und Kerschke, Pascal. 2020. „Per-Instance Configuration of the Modularized CMA-ES by Means of Classifier Chains and Exploratory Landscape Analysis.“ Beitrag präsentiert auf der Proceedings of the IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), Canberra, Australia doi: 10.1109/SSCI47803.2020.9308510.
• Assenmacher, Dennis, Clever, Lena, Frischlich, Lena, Quandt, Thorsten, Trautmann, Heike, und Grimme, Christian. 2020. „Demystifying social bots: On the intelligence of automated social media actors.“ Social Media + Society 00.
• Assenmacher, D, Adam, L, Trautmann, H, und Grimme, C. 2020. „Towards Real-Time and Unsupervised Campaign Detection in Social Media.“ Beitrag präsentiert auf der Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, Florida, USA
• Seiler, Moritz V, Pohl, Janina, Bossek, Jakob, Kerschke, Pascal, und Trautmann, Heike. 2020. „Deep Learning as a Competitive Feature-Free Approach for Automated Algorithm Selection on the Traveling Salesperson Problem.“ Beitrag präsentiert auf der Proceedings of the 16th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN XVI), Leiden, The Netherlands , herausgegeben von Thomas Bäck, Mike Preuss, André Deutz, Hao Wang, Carola Doerr, Michael Emmerich und Heike Trautmann. doi: 10.1007/978-3-030-58112-1_4.
• Bossek, Jakob Grimme Christian, und Rudolph, Günter Trautmann Heike. 2020. „Towards Decision Support in Dynamic Bi-Objective Vehicle Routing.“ In Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) doi: 10.1109/CEC48606.2020.9185778.
• Bossek, Jakob, Grimme, Christian, und Trautmann, Heike. 2020. „Dynamic Bi-Objective Routing of Multiple Vehicles.“ In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO '20) ACM Press.
• Seiler, Moritz Vinzent, Trautmann, Heike, und Kerschke, Pascal. 2020. „Enhancing Resilience of Deep Learning Networks By Means of Transferable Adversaries.“ Beitrag präsentiert auf der International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Glasgow, UK doi: 10.1109/IJCNN48605.2020.9207338.
• Bossek, Jakob, Kerschke, Pascal, und Trautmann, Heike. 2020. „Anytime Behavior of Inexact TSP Solvers and Perspectives for Automated Algorithm Selection.“ Beitrag präsentiert auf der IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Glasgow, UK Wiley-IEEE Press.
• Riehle, Dennis M., Niemann, Marco, Brunk, Jens, Assenmacher, Dennis, Trautmann, Heike, und Becker, Jörg. 2020. „Building an Integrated Comment Moderation System - Towards a Semi-Automatic Moderation tool.“ In Social Computing and Social Media. Participation, User Experience, Consumer Experience, and Applications of Social Computing. 12th International Conference, SCSM 2020, Held as Part of the 22nd HCI International Conference, HCII 2020, Copenhagen, Denmark, July 19–24, 2020, Proceedings, Part II, Bd. 12195 aus Lecture Notes in Computer Science, herausgegeben von Gabriele Meiselwitz. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-49576-3_6.
• Carnein, Matthias, Trautmann, Heike, Bifet, Albert, und Pfahringer, Bernhard. 2020. „confStream: Automated Algorithm Selection and Configuration of Stream Clustering Algorithms.“ Beitrag präsentiert auf der 14th Learning and Intelligent Optimization Conference (LION 2020), Athens, Greece doi: 10.1007/978-3-030-53552-0_10.
• Assenmacher, Dennis, Adam, Lena, Frischlich, Lena, Trautmann, Heike, und Grimme, Christian. 2020. „Inside the tool set of automation: Free social bot code revisited.“ In Disinformation in open online media, Lecture Notes in Computer Science, herausgegeben von Christian Grimme, Mike Preuß, Frank Takes und Annie Waldherr. Wiesbaden: Springer.
• Lena, Clever, Frischlich, Lena, Trautmann, Heike, und Grimme, Christian. 2020. „Automated detection of nostalgic text in the context of societal pessimism.“ In Disinformation in open online media, herausgegeben von Christian Grimme, Mike Preuß, Frank Takes und Annie Waldherr.
• Bossek, Jakob, Kerschke, Pascal, und Trautmann, Heike. 2020. „A Multi-Objective Perspective on Performance Assessment and Automated Selection of Single-Objective Optimization Algorithms.“ Applied Soft Computing Journal 2020 (88): 105901.. doi: 10.1016/j.asoc.2019.105901.
• Carnein, Matthias, Trautmann, Heike, Bifet, Albert, und Pfahringer, Bernhard. 2020. „Towards Automated Configuration of Stream Clustering Algorithms.“ Beitrag präsentiert auf der European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECMLPKDD '19), Würzburg, Germany doi: 10.1007/978-3-030-43823-4_12.
• Grimme, Christian, Kerschke, Pascal, und Trautmann, Heike. 2019. „Multimodality in Multi-Objective Optimization -- More Boon than Bane?“ In Bd. 11411 aus Lecture Notes in Computer Science, herausgegeben von Kalyanmoy Deb, Erik Goodman, Coello Carlos A. Coello, Kathrin Klamroth, Kaisa Miettinen, Sanaz Mostaghim und Patrick Reed. Springer. doi: 10.1007/978-3-030-12598-1_11.
• Bossek, Jakob, Grimme, Christian, Meisel, Stephan, Rudolph, Günter, und Trautmann, Heike. 2019. „Bi-Objective Orienteering: Towards a Dynamic Multi-Objective Evolutionary Algorithm.“ In Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO), Bd. 11411 aus Lecture Notes in Computer Science, herausgegeben von Kalyanmoy Deb, Erik Goodman, Coello Carlos A. Coello, Kathrin Klamroth, Kaisa Miettinen, Sanaz Mostaghim und Patrick Reed. Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-030-12598-1_41.
• Kerschke, Pascal, Hoos, Holger H, Neumann, Frank, und Trautmann, H. 2019. „Automated Algorithm Selection: Survey and Perspectives.“ Evolutionary Computation 27 (1): 3–45. doi: 10.1162/evco_a_00242.
• Carnein, Matthias Trautmann Heike. 2019. „Optimizing Data Stream Representation: An Extensive Survey on Stream Clustering Algorithms.“ Business and Information Systems Engineering (BISE) 61 (3): 277–297.
• Grimme, Christian Kerschke Pascal, Emmerich Michael T M, Preuss Mike, und Deutz, André H Trautmann Heike. 2019. „Sliding to the Global Optimum: How to Benefit from Non-Global Optima in Multimodal Multi-Objective Optimization.“ In AIP Conference Proceedings American Institute of Physics. doi: 10.1063/1.5090019.
• Kerschke, Pascal Trautmann Heike. 2019. „Automated Algorithm Selection on Continuous Black-Box Problems By Combining Exploratory Landscape Analysis and Machine Learning.“ Evolutionary Computation 27 (1): 99–127. doi: 10.1162/evco_a_00236.
• Kerschke, Pascal, Wang, Hao, Preuss, Mike, Grimme, Christian, Deutz, André, Trautmann, Heike, und Emmerich, Michael. 2019. „Search Dynamics on Multimodal Multi-Objective Problems.“ Evolutionary Computation 27 (4): 577–609. doi: 10.1162/evco_a_00234.
• Bossek, J, und Trautmann, H. 2019. „Multi-Objective Performance Measurement: Alternatives to PAR10 and Expected Running Time.“ In Learning and Intelligent Optimization, Bd. 11353 aus Lecture Notes in Computer Science, herausgegeben von R Battiti, M Brunato, I Kotsireas und P Pardalos. Cham: Springer.
• Bauer, N., Ickstadt, K., Lübke, K., Szepannek, G., Trautmann, H., und Vichi, M., Hrsg. 2019. Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, Applications in Statistical Computing - From Music Data Analysis to Industrial Quality Improvement Springer International Publishing.
• Kerschke, Pascal Trautmann Heike. 2019. „Comprehensive Feature-Based Landscape Analysis of Continuous and Constrained Optimization Problems Using the R-package flacco.“ In Applications in Statistical Computing, herausgegeben von Nadja Bauer, Katja Ickstadt, Karsten Lübke, Gero Szepannek, Heike Trautmann und Maurizio Vichi. Springer VDI Verlag. doi: 10.1007/978-3-030-25147-5_7.
• Bossek, Jakob Kerschke Pascal, Neumann, Aneta Wagner Markus, und Neumann, Frank Trautmann Heike. 2019. „Evolving Diverse TSP Instances by Means of Novel and Creative Mutation Operators.“ Beitrag präsentiert auf der 15th ACM/SIGEVO Workshop on Foundations of Genetic Algorithms (FOGA XV), Potsdam, Germany , herausgegeben von Tobias Friedrich, Carola Doerr und Dirk Arnold. doi: 10.1145/3299904.3340307.
• Carnein, Matthias, Homann, Leschek, Trautmann, Heike, und Vossen, Gottfried. 2019. „A Recommender System Based on Omni-Channel Customer Data.“ Beitrag präsentiert auf der 21st IEEE Conference on Business Informatics (CBI' 19), Moscow, Russia
• Carnein, Matthias Trautmann Heike. 2019. „Customer Segmentation Based on Transactional Data Using Stream Clustering.“ Beitrag präsentiert auf der 23rd Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD '19), Macau, China
• Kerschke, Pascal, Kotthoff, Lars, Bossek, Jakob, Hoos, Holger H, und Trautmann, Heike. 2018. „Leveraging TSP Solver Complementarity through Machine Learning.“ Evolutionary Computation 26 (4): 597–620. doi: 10.1162/evco_a_00215.
• van, Engelen J.E., van, Lier J.J., Takes, F.W., und Trautmann, H. 2018. „Accurate WiFi based indoor positioning with continuous location sampling.“ Beitrag präsentiert auf der Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Database (ECML/PKDD), Dublin, Ireland Springer.
• Carnein, Matthias Trautmann Heike. 2018. „evoStream - Evolutionary Stream Clustering Utilizing Idle Times.“ Big Data Research 14: 101–111. doi: 10.1016/j.bdr.2018.05.005.
• Kerschke, Pascal, Bossek, Jakob, und Trautmann, Heike. 2018. „Parameterization of State-of-the-Art Performance Indicators: A Robustness Study Based on Inexact TSP Solvers.“ In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO '18) Companion doi: 10.1145/3205651.3208233.
• Bossek, Jakob, Grimme, Christian, Meisel, Stephan, Rudolph, Guenter, und Trautmann, Heike. 2018. „Local Search Effects in Bi-Objective Orienteering.“ In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO '18 New York, NY, USA: ACM Press. doi: 10.1145/3205455.3205548.
• Li, L, Wang, Y, Trautmann, H, Jing, N, und Emmerich, M. 2018. „Multiobjective evolutionary algorithms based on target region preferences.“ Swarm and Evolutionary Computation 40: 196–215. doi: 10.1016/j.swevo.2018.02.006.
• Trautmann, Heike, Vossen, Gottfried, Homann, Leschek, Carnein, Matthias, und Kraume, Karsten. 2017. „Challenges of Data Management and Analytics in Omni-Channel CRM.“ ERCIS Working Papers Nr. 28. Münster: Selbstverlag / Eigenverlag.
• Carnein, Matthias, Homann, Leschek, Trautmann, Heike, Vossen, Gottfried, und Kraume, Karsten. 2017. „Customer Service in Social Media - An Empirical Study of the Airline Industry.“ In Proceedings of the 17th Conference on Database Systems for Business, Technology, and Web (BTW '17), Bd. P-266 aus Lecture Notes in Informatics (LNI), herausgegeben von Mitschang and Norbert Ritter and Holger Schwarz and Meike Klettke and Andreas Thor and Oliver Kopp and Matthias Wieland Bernhard. Gesellschaft für Informatik.
• Carnein, Matthias, Assenmacher, Dennis, und Trautmann, Heike. 2017. „Stream Clustering of Chat Messages with Applications to Twitch Streams.“ In Proceedings of the 36th International Conference on Conceptual Modeling (ER'17), herausgegeben von Cesare Sergio de und Frank Ulrich. Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-319-70625-2_8.
• Carnein, Matthias, Heuchert, Markus, Homann, Leschek, Trautmann, Heike, Vossen, Gottfried, Becker, Jörg, und Kraume, Karsten. 2017. „Towards Efficient and Informative Omni-Channel Customer Relationship Management.“ In Proceedings of the 36th International Conference on Conceptual Modeling (ER'17), Bd. 10651 aus Lecture Notes in Computer Science, herausgegeben von Cesare Sergio de und Frank Ulrich. Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-319-70625-2_7.
• Tierney, K, Handali, J, Grimme, C, und Trautmann, H. 2017. „Multi-objective Optimization for Liner Shipping Fleet Repositioning.“ In Evolutionary Multi-Criterion Optimization: 9th International Conference, EMO 2017, Münster, Germany, March 19-22, 2017, Proceedings, herausgegeben von H Trautmann, G Rudolph, K Klamroth, O Schütze, M Wiecek, Y Jin und C Grimme. Cham: Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-319-54157-0_42.
• Li, L, Yevseyeva, I, Basto-Fernandes, V, Trautmann, H, Jing, N, und Emmerich, M. 2017. „Building and Using an Ontology of Preference-Based Multiobjective Evolutionary Algorithms.“ In Evolutionary Multi-Criterion Optimization: 9th International Conference, EMO 2017, Münster, Germany, March 19-22, 2017, Proceedings, herausgegeben von H Trautmann, G Rudolph, K Klamroth, O Schütze, M Wiecek, Y Jin und C Grimme. Cham: Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-319-54157-0_28.
• Carnein, Matthias, Assenmacher, Dennis, und Trautmann, Heike. 2017. „An Empirical Comparison of Stream Clustering Algorithms.“ In Proceedings of the ACM International Conference on Computing Frontiers (CF '17) doi: 10.1145/3075564.3078887.
• Adrián, Sosa Hernández V, Lara, A, Trautmann, H, Rudolph, G, und Schütze, O. 2017. „The Directed Search Method for Unconstrained Parameter Dependent Multi-objective Optimization Problems.“ In NEO 15, herausgegeben von O Schütze, L Trujillo, P Legrand und Y Maldonado. Cham: Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-319-44003-3_12.
• Grimme, C, Preuss, M, Adam, L, und Trautmann, H. 2017. „Social Bots: Human-Like by Means of Human Control?“ Big Data 5 (4): 279–293. doi: 10.1089/big.2017.0044.
• Neumann, F, und Trautmann, H. 2016. „Working Group Report: Bridging the Gap Between Experiments and Theory Using Feature-Based Run-Time Analysis; Theory of Evolutionary Algorithms (Dagstuhl Seminar 15211).“ Dagstuhl Reports 5 (5): 78–79. doi: 10.4230/DagRep.5.5.57.
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• Trautmann, H. 2004. „Qualitätskontrolle in der Industrie anhand von Kontrollkarten für Wünschbarkeitsindizes - Anwendungsfeld Lagerverwaltung.“

Betreute Promotionen

• Assenmacher, Dennis (2022): Data Analytics for Harmful Online Communication in Social Media

  Betreuung

  Angus, Daniel

  Begutachtung

  Trautmann, Heike

  Angus, Daniel

• Carnein, Matthias (2020): Machine Learning on Data Streams - Improving the Applicability and Performance of Stream Clustering Algorithms

  Betreuung

  Bifet Albert

• Bossek, Jakob (2018): Investigating Problem Hardness in (Multi-Objective) Combinatorial Optimization: Algorithm Selection, Instance Generation and Tailored Algorithm Design

  Betreuung

  Neumann, Frank

  Begutachtung

  Trautmann, Heike

  Neumann, Frank

• Kerschke, Pascal (2017): Automated and Feature-Based Problem Characterization and Algorithm Selection Through Machine Learning

  Betreuung

  Bäck, Thomas

Betreute Habilitation

• Grimme, Christian (2018): Hybridization of Algorithmic Decision Support in Optimization and Data Analysis