Veröffentlichungen
2025
S. Kobzak, T. Haas, und D. Reichelt, “Tyre detection and text recognition pipeline for industrial application”, in 2025 INDIN, International Conference on Industrial Informatics (angenommen).
F. Bahrpeyma, S. Nasiri, B. Ugbomoiko, und D. Reichelt, “A state-of-the-art review of Digital Twins from the perspective of practitioners”, in 2025 IEEE, IEEE International Conference on Communications (angenommen).
J. Reiff-Stephan, J. Jäkel, und D. Reichelt, Hrsg., Tagungsband AALE 2025 - menschzentrierte Automation im digitalen Zeitalter. in 21. AALE-Konferenz. Dresden, 12. März - 14. März 2025. Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig, 2025. doi: https://doi.org/10.33968/2025.02,
F. Bahrpeyma, S. Nasiri, B. Ugbomoiko, und D. Reichelt, “A state-of-the-art review of Digital Twins from the perspective of practitioners”, in 2025 IEEE, IEEE International Conference on Communications (angenommen).
D. Heik, F. Bahrpeyma, und D. Reichelt, „Beyond Monte Carlo: leveraging temporal difference learning for superior performance in dynamic resource allocation“, in 2025 Tagungsband AALE 2025, menschzentrierte Automation im digitalen Zeitalter, S. 113–126, Feb. 2025, doi: https://doi.org/10.33968/2025.13.
D. Heik, F. Bahrpeyma, und D. Reichelt, „YoloRL: simplifying dynamic scheduling through efficient action selection based on multi-agent reinforcement learning“, in 2025 Tagungsband AALE 2025, menschzentrierte Automation im digitalen Zeitalter, S. 127–137, Feb. 2025, doi: https://doi.org/10.33968/2025.14.
2024
F. Mühlberg, S. Vogt, J. Orawetz, G. Freitag, und D. Reichelt, „Multisensory Simulations for Smart Personal Protective Equipment“, in 2024 IEEE International Conference on Metrology for eXtended Reality, Artificial Intelligence and Neural Engineering (MetroXRAINE), Okt. 2024, S. 764–769. doi: 10.1109/MetroXRAINE62247.2024.10796735.
D. Heik, F. Bahrpeyma, J. Metzler, und D. Reichelt, „EncodedRL: Solving the Dynamic Scheduling Problem using Multi-Agent Reinforcement Learning Based on an Encoded State Representation“, in 2024 IEEE 22nd International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Aug. 2024, S. 1–8. doi: 10.1109/INDIN58382.2024.10774356 .
D. Heik, A. Bohm, F. Bahrpeyma, und D. Reichelt, „Application of Inhomogeneous QMIX in Various Architectures to Solve Dynamic Scheduling in Manufacturing Environments“, in 2024 IEEE 22nd International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Aug. 2024, S. 1–8. doi: 10.1109/INDIN58382.2024.10774353.
A. Sunilkumar, F. Bahrpeyma, und D. Reichelt, „Positioning Stabilization With Reinforcement Learning for Multi-Step Robot Positioning Tasks in Nvidia Omniverse“, in 2024 IEEE 22nd International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Aug. 2024, S. 1–8. doi: 10.1109/INDIN58382.2024.10774286.
J. Metzler, P. P. Seiler, T. Haas, und D. Reichelt, „YuMi-Chess: Applying Synthetic Image Generation in Real World Scenarios“, in 2024 4th International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME), Nov. 2024, S. 1–7. doi: 10.1109/ICECCME62383.2024.10796873.
Vogt, Stefan; Patolla, Paul; Metzler, Johannes; Reichelt, Dirk (2024): Towards digital twin-based dataspaces for industrial computer vision services. In: 2024 IEEE 22nd International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Aug. 2024, S. 1–7. doi.org/10.1109/INDIN58382.2024.10774458.
Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2024): Study on the application of single-agent and multi-agent reinforcement learning to dynamic scheduling in manufacturing environments with growing complexity: Case study on the synthesis of an industrial IoT Test Bed. Journal of Manufacturing Systems, Vol. 77, S. 525-557, doi.org/10.1016/j.jmsy.2024.09.019.
Jäpel, Nicole; Bielitz, Pia; Reichelt, Dirk (2024): The Dresden Model of Adaptability: A Holistic Approach to Human-Centeredness, Resilience, Sustainability, and the Impact on the Sustainable Development Goals in the Era of Industry 5.0, Digital 4, no. 3: S. 726-739. doi.org/10.3390/digital4030037.
Jäpel, Nicole; Bielitz, Pia; Stoll, Elena; Reichelt, Dirk (2024): DreMoWabe – Dresdner Modell der Wandlungsbefähigung. In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 119 (6), S. 432–439. DOI: https://doi.org/10.1515/zwf-2024-1084.
Friedrich, Christian; Vogt, Stefan; Rudolph, Franziska; Patolla, Paul; Grützmann, Jossy Milagros; Hohmeier, Orlando et al. (2024): Enabling Federated Learning Services Using OPC UA, Linked Data and GAIA-X in Cognitive Production. In: Journal of Machine Engineering, S. 5-20. https://doi.org/10.36897/jme/188618.
Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2024): Solving a Dynamic Scheduling Problem for a Manufacturing System with Reinforcement Learning. In: Kohei Arai (Hg.): Intelligent Systems and Applications. Proceedings of the 2023 Intelligent Systems Conference (IntelliSys) Volume 2. 1st ed. 2024. Cham: Springer Nature Switzerland; Imprint Springer (Lecture Notes in Networks antems, 823), S. 413–432. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-47724-9_28.
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Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2024): Application of Multi-agent Reinforcement Learning to the Dynamic Scheduling Problem in Manufacturing Systems. In: Giuseppe Nicosia, Varun Ojha, Emanuele La Malfa, Gabriele La Malfa, Panos M. Pardalos und Renato Umeton (Hg.): International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science. 9th International Conference, LOD 2023, Grasmere, UK, September 22–26, 2023, Revised Selected Papers, Part II. 1st ed. 2024. Cham: Springer Nature Switzerland; Imprint Springer (Lecture Notes in Computer Science, 14506), S. 237–254. DOI: doi.org/10.1007/978-3-031-53966-4.
Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2024): Adaptive manufacturing: dynamic resource allocation using multi-agent reinforcement learning. In: Jörg Reiff-Stephan, Jens Jäkel und Christian Stöcker (Hg.): Tagungsband AALE 2024. Fit für die Zukunft: Praktische Lösungen für die industrielle Automation. 20. AALE-Konferenz. Bielefeld, 06.03.-08.03.2024, S. 227–240. DOI: https://doi.org/10.33968/2024.52.
Sunilkumar, Abishek; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2024): An overview of the applications of reinforcement learning to robot programming: discussion on the literature and the potentials. In: Jörg Reiff-Stephan, Jens Jäkel und Christian Stöcker (Hg.): Tagungsband AALE 2024. Fit für die Zukunft: Praktische Lösungen für die industrielle Automation. 20. AALE-Konferenz. Bielefeld, 06.03.-08.03.2024, 249-257. DOI: https://doi.org/10.33968/2024.54.
Ringel, Robert (2024): Jupyter Notebook – Einsatz als digitale Lehr-Lern-Umgebung für aufgabenbasiertes Lernen am Beispiel eines Programmierkurses. In: jfhead (1), S. 12. DOI: https://doi.org/10.55310/jfhead.45.
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2023
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Bielitz, Pia; Jäpel, Nicole; Heik, David; Reichelt, Dirk (2023): Ganzheitliche Wandlungsfähigkeit von Produktionssystemen – der Schlüssel zur Ressourcenwende? In: HMD, Nr. 60, S. 1222–1236, 2023. DOI: https://doi.org/10.1365/s40702-023-01008-5.
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Weiss, Arno; Reichelt, Dirk (2023): Reusing OPC UA information models in the Asset Administration Shell. In: 2023 IEEE 21st International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Lemgo, Germany, 18.07.2023 - 20.07.2023: IEEE, S. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/INDIN51400.2023.10218292.
Bahrpeyma, Fouad, Sunilkumar, Abishek; Reichelt, Dirk (2023): Application of Reinforcement Learning to UR10 Positioning for Prioritized Multi-Step Inspection in NVIDIA Omniverse. In: 2023 IEEE Symposium on Industrial Electronics & Applications (ISIEA), S. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/ISIEA58478.2023.10212317.
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Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2023): Dynamic Job Shop Scheduling in an Industrial Assembly Environment Using Various Reinforcement Learning Techniques. In: Ajith Abraham, Sabri Pllana, Gabriella Casalino, Kun Ma und Anu Bajaj (Hg.): Intelligent Systems Design and Applications. Cham: Springer Nature Switzerland, S. 523–533. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-35501-1_52
Gehrhardt, Ingolf; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2023): A Concept for QoS Management in SOA-Based SoS Architectures. In: Ajith Abraham, Sabri Pllana, Gabriella Casalino, Kun Ma und Anu Bajaj (Hg.): Intelligent Systems Design and Applications. Cham, 2023. Cham: Springer Nature Switzerland, S. 271–285.DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-27440-4_26
Telatko, Rocky; Reichelt, Dirk (2023): Systematic Approach for Investigating Temporal Variability in Production Systems to Improve Production Planning and Control. In: Journal of Manufacturing and Materials Processing7 (2), S. 78. DOI: https://doi.org/10.3390/jmmp7020078
Heik; David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2023): Anwendung von Reinforcement Learning in industriellen cyberphysischen Systemen. In: Jörg Reiff-Stephan und Jäkel, Jens, Schwarz, André (Hg.): Tagungsband AALE 2023. Mit Automatisierung gegen den Klimawandel, 19. Fachkonferenz 8.-10. März 2023 in Luxemburg. 19. Konferenz für Angewandte Automatisierungstechnik in Lehre und Entwicklung an Hochschulen (AALE). Unter Mitarbeit von Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kunst. DOI: https://doi.org/10.33968/2023.10
Jäpel, Nicole; Bielitz, Pia; Reichelt, Dirk (2023): Beschreibung und Bewertung der Wandlungsfähigkeit. In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 118 (1-2), S. 10–14. DOI: https://doi.org/10.1515/zwf-2023-1019
Zipfel, Justus; Verworner, Felix; Fischer, Marco; Wieland, Uwe; Kraus, Mathias; Zschech, Patrick (2023): Anomaly detection for industrial quality assurance: A comparative evaluation of unsupervised deep learning models. In: Computers & Industrial Engineering177, S. 109045. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109045
Seiler, Philipp; Brandt, Eric; Brandt, Felix (2023): Systematic mapping study on the security and efficiency of blockchain in industrial context. In: Procedia Computer Science 217, S. 1497–1505. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.349
2022
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Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2022): A review of the applications of multi-agent reinforcement learning in smart factories. In: Frontiers in Robotics and AI (Vol. 9), 2022, DOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2022.1027340
Schneider, Germar; Patolla, Paul; Fehr, Matthias; Reichelt, Dirk; Zoghlami, Feryel; Delsing, Jerker (2022): Micro Service based Sensor Integration Efficiency and Feasibility in the Semiconductor Industry. In: Infocommunications Journal, Vol. XIV, No 3, September 2022, S. 79–85. DOI: https://doi.org/10.36244/ICJ.2022.3.10
Stange, Maximilian; Münnich, Marc; Bielitz, Pia; Reichelt, Dirk (2022): How to make energy flexibility business models work - the case for integration into existing ERP systems. In: 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), S. 1–4. DOI: https://doi.org/10.1109/ETFA52439.2022.9921467
Brandt, Eric; Brandt, Felix; Reichelt, Dirk (2022): Development of a Language Extension for Configuration of Industrial Asset Capabilities in Self-organized Production Systems. In: Kohei Arai (Hg.): Intelligent Computing, Bd. 506. Cham: Springer International Publishing (Lecture Notes in Networks and Systems), S. 25–42. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-10461-9_2
Phan, Thuy Linh Jenny; Gehrhardt, Ingolf; Heik, David; Bahrpeyma, Fouad; Reichelt, Dirk (2022): A Systematic Mapping Study on Machine Learning Techniques Applied for Condition Monitoring and Predictive Maintenance in the Manufacturing Sector. In: Logistics, 6 (2), 35. DOI: https://doi.org/10.3390/logistics602003
2021
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Patolla, Paul; Reichelt, Dirk; Mothes, Dirk; Schneider, Germar (2021): An architecture for an automatic integration of IO-Link sensors into a system of systems. In: IECON 2021 – 47th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. IECON 2021 – 47th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, S. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/IECON48115.2021.9589686.
Brandt, Eric; Brandt, Felix; Reichelt, Dirk (2021): Managing Manufacturing Assets with End-Users in Mind. In: Kohei Arai (Hg.): Advances in Information and Communication. Proceedings of the 2021 Future of Information and Communication Conference (FICC), Volume 2 Bd. 1364. [S.l.]: SPRINGER NATURE (Advances in Intelligent Systems and Computing), S. 968–986. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-73103-8_70.
Brandt, Eric; Brandt, Felix; Clemens; Konstantin; Reichelt, Dirk (2021): AI-Supported Marketplace For Industrial Capabilities. In: 2021 IEEE 22nd International Conference on Industrial Technology (ICIT) Bd. 1, S. 1397–1402. DOI: https://doi.org/10.1109/ICIT46573.2021.9453489.
Telatko, Rocky; Ihlenfeldt, Steffen; Reichelt, Dirk (2021): Generic Control Loop Model for Fluctuation Analysis in Production Systems. In: 2021 IEEE 15th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI). Timisoara, Romania, 5/19/2021 - 5/21/2021. (Hg.): IEEE, S. 165–170. DOI: https://doi.org/10.1109/SACI51354.2021.9465603.
Telatko, Rocky; Maurer, Georg; Reichelt, Dirk (2021): Event-Based Data Acquisition for Production Process Analyses: A Systematic Mapping Study. In: 2021 IEEE 13th International Conference on Computer and Automation Engineering (ICCAE). Melbourne, Australia, 3/20/2021 - 3/22/2021. (Hg.): IEEE, S. 105–110. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCAE51876.2021.9426134.
2020
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Brandt, Felix; Brandt, Eric; Ghofrani, Javad; Heik, David; Reichelt, Dirk (2020): Asset Administration Shell: Domain Specific Language Approach to Integrate Heterogeneous Device Endpoints. In: Kohei, Arai; Kapoor, Supriya; Bhatia, Rahul. (Hg.): Proceedings of the Future Technologies Conference (FTC) 2020, Volume 3. Cham, 2020. Cham: Springer International Publishing, S. 1044–1052. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-63092-8_72.
Brandt, Eric; Brandt, Felix; Reichelt, Dirk (2020): DSL-gestützte dynamische Generierung von Informationsmodellen: Ein Ansatz zur Erleichterung der Infrastrukturbeschreibung durch Mensch-Maschine-Interaktion. In: Jäkel, Jens; Thiel, Robert. (Hg.): Tagungsband AALE 2020. Automatisierung und Mensch-Technik-Interaktion: 17. Fachkonferenz, 4. März - 6. März 2020, HTWK Leipzig. [1. Neuerscheinung]. Berlin: VDE VERLAG GMBH, S. 203–212. Online verfügbar unter https://www.vde-verlag.de/proceedings-de/565180020.html.
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Heik, David; Ghofrani, Javad, Reichelt, Dirk (2020): Adaptive Management Shell for Mapping the Process Capability of Manufacturing Components:A Systematic Mapping Study. In: 2020 IEEE 18th International Conference on Industrial Informatics (INDIN). Warwick, United Kingdom, 20-23 July 2020: IEEE (Hg.), S. 7–14. DOI: https://doi.org/10.1109/INDIN45582.2020.9442143.
Ghofrani, Javad; Deutschmann, Bastian; Divband-Soorati, Mohammed; Reichelt, Dirk; Ihlenfeldt, Steffen (2020): Cognitive Production Systems: A Mapping Study. In: 2020 IEEE 18th International Conference on Industrial Informatics (INDIN). Warwick, United Kingdom, 20-23 July 2020: IEEE (Hg.) (1), S. 15–22. DOI: https://doi.org/10.1109/INDIN45582.2020.9442230.
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Ghofrani, Javad; Kouzegar, Ehsan; Fehlhaber, Anna Lena; Divband-Soorati (2019): Variability in Deep Neural Networks. In: Systems and Software Product Line Conference (SPLC). (Hg.): ACM.
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Reichelt, Dirk; Starke, Erik; Lütkemeier, Matthias (2019): Tubing 4.0 – Simulationsgestützte Planung einer Green Field Fabrikerweiterung. In: 28. Deutscher Materialfluss-Kongress, Branchentreff der Intralogistik. München, Deutschland, 21. - 22. März 2019. (Hg.): VDI Verlag, S. 1-6.
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Reichelt, Dirk (2019): AR meets SPS – Ein echtzeitfähiges Mixed Reality Assistenzsystem für Wartungspersonal In: Internet of Things – vom Sensor bis zur Cloud (2019).
Reichelt, Dirk (2019): Smarte Co-/Robotik – Warum wir unserem Cobot Schach beibringen In: VDI-Forum „Digitalisierung der Produktion“ auf MOTEK 2019, VDI Verlag (Hg.).
Reichelt, Dirk (2019): Industrie 4.0 – Chancen für den Mittelstand In: 9. Ostsächsische Maschinenbautage.
Reichelt, Dirk (2019): Digitalisierung im Mittelstand am Beispiel der GSG Baubeschläge GmbH In: 9. Ostsächsische Maschinenbautage.
Reichelt, Dirk (2019): Auf dem Weg zur smarten Fabrik - Potenziale, Chancen und Risiken der Digitalisierung auf dem betrieblichen Hallenboden. In: Business Talk der Bundesagentur für Arbeit Dresden.
2018
Ghofrani, Javad; Fehlhaber, Anna Lena (2018): ProductlinRE: Online Management Tool for Requirements Engineering of Software Product Lines. In: Berger, Thorsten und Collet, Philippe (Hg.): 22nd International Systems and Software Product Line Conference. September 10-14, 2018, Gothenburg, Sweden: proceedings. SPLC '18: 22nd International Systems and Software Product Line Conference. Gothenburg Sweden, 10. - 14.09.2018. New York, New York: The Association for Computing Machinery (ICPS), S. 17–22. DOI:https://doi.org/10.1145/3236405.3236407.
Reichelt, Dirk (2018): Vom Sensor bis zur Cloud: Industrial IoT Anwendungen am Beispiel der Smart Factory der HTW Dresden. In: 1. Fachtagung Internet of Things/ Industrie 4.0 des VDE Dresden, VDE Verlag (Hrsg.).
Reichelt. Dirk (2018): AutoID- und Industrial IoT-Lösungen für Industrie 4.0-Szenarien in der Verpackungsindustrie. In: FachPack 2018 - Forum: AutoID- und Industrial IoT-Lösungen für Industrie 4.0-Szenarien in der Verpackungsindustrie.
Schmidt, Martin; Kurse, Marco; Reichelt, Dirk (2018): Entscheidungsunterstützung für energieeffiziente Fertigung. In: 31. AKWI Tagung 2018 in Hamburg.
Voß, Kim; Ringel, Robert; Reichelt, Dirk (2018): Standardisierte Modellierungskonzepte zur Systemintegration im Fertigungsumfeld. Wismarer Wirtschaftsinformatik Tage (WIWITA) 2018.
Reichelt, Dirk (2018): Industrie 4.0-Testumgebung – Potenziale der Smart Factory der HTW Dresden. In: 4. Sächsische Tag der AUTOMATION "Herausforderungen in der Automatisierungstechnik"
Reichelt, Dirk (2018): Online SPC mittels MS Azure. In: Arbeitskreis CPS des Silicon Saxony zum Thema Systeme und Anwendungen im IoT.
2017
Reichelt, Dirk; Jäpel, Nicole [et al.] (2017): Hochschulbildung Informatik in Sachsen. In: Bitkom e.V.; Silicon Saxony e.V; IT-Bündnis Chemnitz / Stiftung IBS; Cluster Informationstechnologie Mitteldeutschland e.V. (Hg.): Positionspapier für den Freistaat Sachsen, Berlin. Online verfügbar über https://www.bitkom.org/sites/main/files/file/import/170601-hochschulbildung-informatik-in-sachsen.pdf
weitere
Reichelt, Dirk; Mönch, Lars (2006): Multiobjective Scheduling of Jobs with Incompatible Families on Parallel Batch Machines. In: Gottlieb, Jens; Raindl, Günther (Hg.): Evolutionary computation in combinatorial optimization. 6th European conference, EvoCOP 2006, Budapest, Hungary, April 10 - 12, 2006 ; proceedings Bd. 3906. Berlin: Springer (Lecture Notes in Computer Science, 3906), S. 209–221. DOI: https://doi.org/10.1007/11730095_18.
Reichelt, Dirk; Rothlauf, Franz (2006): CURE: Eine Reparaturheuristik für die Planung ökonomischer und zuverlässiger Kommunikationsnetzwerke mit Hilfe von heuristischen Optimierungsverfahren. In: Müller, Paul; Reinhard: Gotzhein, Reinhard; Schmitt, Jens B. (Hg.): Kommunikation in Verteilten Systemen (KiVS) 2005. 14. Itg/Gi-Fachtagung Kommunikation in Verteilten Systemen (Kivs 2005) Kaiserslautern, 28. Februar - 3. Marz 2005. Dordrecht: Springer (Informatik aktuell), S. 283–294.DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-27301-8_23.
Reichelt, Dirk; Gmilkowsky, Peter; Linser, Sebastian (2005): A Study of an Iterated Local Search on the Reliable Communication Networks Design Problem. In: Rothlauf, Franz et al. (Hg.): Applications of evolutionary computing. Evoworkshops 2005: EvoBIO, EvoCOMNET, EvoHot, EvoIASP, EvoMUSART, and EvoSTOC; Lausanne, Switzerland, March 30-April 1, 2005 ; proceedings Bd. 3449. Berlin: Springer (Lecture Notes in Computer Science, 3449), S. 156–165. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-32003-6_16.
Reichelt, Dirk; Rothlauf, Franz (2005): Reliable Communication Network Design with Evolutionary Algorithms. In: Int. J. Comp. Intel. Appl. 05 (02), S. 251–266. DOI: https://doi.org/10.1142/S146902680500160X.
Reichelt, Dirk; Rothlauf, Franz; Gmilkowsky, Peter (2004): Designing Reliable Communication Networks with a Genetic Algorithm Using a Repair Heuristic. In: Gottlieb Jens; Raidl, Günther. (Hg.): Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization. 4th European Conference, EvoCOP 2004, Coimbra, Portugal, April 5 - 7, 2004 ; proceedings Bd. 3004. Berlin, Heidelberg: Springer (Lecture Notes in Computer Science, 3004), S. 177–187. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-24652-7_18.