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

Wird bald ergänzt

 

Abgeschlossene Abschlussarbeiten / Finished Theses

 

2024

 

Maximierung der Graph Robustheit mittels Approximation der Anzahl der Spannbäume (Bachelor)

  • Name: Angus Petholz
  • Betreuer: L. Berner, H. Meyerhenke

 

Efficient generation of random graphs (Bachelor)

  • Name: Jannis Hering
  • Betreuer: F. Brandt-Tumescheit, H. Meyerhenke

 

A Dynamic Algorithm for Approximate b-Matchings in Graphs (Bachelor)

  • Name: Frieda Gerhard
  • Betreuer: H. Meyerhenke

 

Distributed Random Walks for node2vec (Bachelor)

  • Name: Shakhriyor Nizomov
  • Betreuer: F. Willich, H. Meyerhenke

 

2023

 

GPU-basierte Berechnung der Laplace-Pseudoinverse durch Sampling von Random Walks (Bachelor)

  • Name: Toan Ta
  • Betreuer: F. Brandt-Tumescheit, H. Meyerhenke

 

Cut Based Tensor Network Contraction (Bachelor)

  • Name: Hannes Albrecht
  • Betreuer: L. Berner, H. Meyerhenke

 

Analyse und Vergleich aktueller Parallelisierungsmöglichkeiten in C++ (Bachelor)

  • Name: Max Kusatz
  • Betreuer: K. Ahrens, H. Meyerhenke

 

Optimierung von Maßnahmenvorschlägen für Versorgungsnetze durch Lösen eines MWCS-Problems (Bachelor)

  • Name: Felix Leonard Heitmann
  • Betreuer: L. Berner, H. Meyerhenke

 

Approximation of Closeness Centrality in Uncertain Graphs (Bachelor)

  • Name: Daniel Ketels
  • Betreuer: F. Brandt-Tumescheit, H. Meyerhenke

 

Dynamic Graph Data Structures for Hypersparse Matrix Operations (Master)

  • Name: Florian Willich
  • Betreuer: H. Meyerhenke

 

Choosing GPU-Betweenness algorithm based on graph features (Master)

  • Name: Lucas A.G.H. Petersen
  • Betreuer: F. Brandt-Tumescheit, H. Meyerhenke

 

Generation and calibration of MATSim scenarios using floating car data (Master)

  • Name: Lars Schäfer
  • Betreuer: H. Meyerhenke

 

2022

 

Monte Carlo game tree search for a non-deterministic zero-sum perfect information game (Bachelor)

  • Name: Paul Kröger
  • Betreuer: H. Meyerhenke

 

Energy-Minimizing interval-based scheduling with reliability and makespan constraints (Bachelor)

  • Name: Paul Hinzer
  • Betreuer: Svetlana Kulagina, H. Meyerhenke

 

An Algorithm for Optimizing Graph Robustness (Bachelor)

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

 

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

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

 

2021

 

Extending and Accelerating a GPU Ray-Tracing
Algorithm for Photon Simulation in Beamlines (Bachelor)

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

 

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

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

 

Memory Layout Optimization for Complex Networks (Bachelor)

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

 

2020

 

Generalizing the kmeans++ Clustering Algorithm to Graphs (Bachelor)

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

 

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

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

 

2019

 

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

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