IT-Challenge: Optimieren Sie das Simulationsprogramm für die COVID-19-Krankenhausplanung

Die „GECCO Industrial Challenge“ ist ein jährlicher Wettbewerb für Forschende im Bereich der Computational Intelligence, einem Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Die Challenge ist Teil der weltgrößten Messe für evolutionäre Computerprogramme, die „GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE (GECCO)“, die auch in diesem Jahr komplett online stattfindet. Das Institut für Data Science, Engineering and Analytics (IDE+A) am Campus Gummersbach der TH Köln richtet seit vielen Jahren jeweils einen Wettbewerb im Rahmen der Konferenz aus, bei dem die Teilnehmenden die besten Lösungen für Optimierungs- und Prognose-Probleme finden sollen.

In diesem Jahr geht es um die optimale Parameterkonfiguration für den BaBSim.Hospital- Simulator. Dieses Open-Source-Computerprogramm ist am IDE+A entstanden, es erleichtert Krankenhäusern die Ressourcenplanung für Intensivbetten, Beatmungsgeräte oder Personal bei der Behandlung von COVID-19 Patient*innen. 

Die Simulationen werden über eine Schnittstelle ausgeführt und auf einem der IDE+A-Server gehostet. Den Teilnehmenden steht es frei, einen oder mehrere Optimierungsalgorithmen ihrer Wahl anzuwenden. Weitere Informationen finden Sie hier

Im stark interdisziplinär ausgerichteten Institut IDE+A arbeiten vier Professor*innen sowie 18 Promovend*innen und weitere Institutsmitglieder in Forschung und Lehre an aktuellen Fragestellungen der Optimierung und Prognose für alle Bereiche des wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Lebens.

The GECCO Industrial Challenge is a yearly competition for CI researchers and practitioners taking place at the GECCO. It poses difficult real-world problems provided by industry partners from various fields.

Simulation models are valuable tools for resource usage estimation and capacity planning. The simulator, BaBSim.Hospital, explicitly covers difficulties for hospitals caused by the COVID-19 pandemic. The simulator can handle many aspects of resource planning in hospitals, such as ICU beds, ventilators or personal, while taking into consideration several cohorts as age or current health status.

The task represents an instance of an expensive, high-dimensional computer simulation-based optimization problem. The simulations will be executed through an interface and hosted on one of our servers (similar to our last year's challenge). Your goal is to find an optimal parameter configuration for the BaBSim.Hospital simulator with a very limited budget of objective function evaluations. The participants will be free to apply one or multiple optimization algorithms of their choice.

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