@inproceedings{Schoof2000,
  author    = {Schoof, Jochen},
  title     = {Kommunizierende Genetische Algorithmen: Durch Evolution zur Kooperation},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.612},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-6123},
  year      = {2000},
  abstract  = {Die Kooperation zwischen Menschen und Computern gewinnt in zahlreichen Problemstellungen mehr und mehr an Bedeutung. Ein wesentlicher Grund hierf{\"u}r ist die st{\"a}ndig wachsende Komplexit{\"a}t relevanter Problemstellungen. Dadurch bedingt sind weder der Mensch noch der Computer alleine in der Lage, zufriedenstellende L{\"o}sungen zu entwickeln. Die Kombination der individuellen F{\"a}higkeiten hat sich in vielen Bereichen als gewinnbringend erwiesen. Genetische Algorithmen (GA) als Repr{\"a}sentanten der >Evolutionary Computation< stellen einen Ansatz zur L{\"o}sung hochkomplexer Optimierungsaufgaben dar, der sich an den Vorg{\"a}ngen der Evolution orientiert. Im Gegensatz zu vielen anderen Optimierungsverfahren bringen sie einige Eigenarten mit, die kooperative Erweiterungen einfach und erfolg-versprechend machen. Der vorgestellte kommunizierende Genetische Algorithmus kombiniert die Vorteile der GA mit der F{\"a}higkeit zur Kooperation. Es gelingt bei seiner Verwendung, gute externe Vorschl{\"a}ge aufzunehmen, w{\"a}hrend schlechte Vorschl{\"a}ge keinerlei negative Auswirkungen zeigen. Diese Robustheit gegen Irrt{\"u}mer und Fehleingaben macht den KGA zu einer idealen Basis f{\"u}r Programme zur kooperativen Probleml{\"o}sung.},
  subject      = {Mensch-Maschine-Kommunikation},
  language  = {de}
}
@inproceedings{BuergyGarrett2004,
  author    = {B{\"u}rgy, Christian and Garrett, James H.},
  title     = {Supporting Domain Experts in Determining Viable User Interface Designs for Wearable Computers Used in AEC Work Situations},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.116},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-1168},
  year      = {2004},
  abstract  = {The design of mobile IT systems, especially the design of wearable computer systems, is a complex task that requires computer science knowledge, such as that related to hardware configuration and software development, in addition to knowledge of the domain in which the system is intended to be used. Particularly in the AEC sector, it is necessary that the support from mobile information technology fit the work situation at hand. Ideally, the domain expert alone can adjust the wearable computer system to achieve this fit without having to consult IT experts. In this paper, we describe a model that helps in transferring existing design knowledge from non-AEC domains to new projects in the construction area. The base for this is a model and a methodology that describes the usage scenarios of said computer systems in an application-neutral and domain-independent way. Thus, the actual design information and experience will be transferable between different applications and domains.},
  subject      = {Mobile Computing},
  language  = {en}
}