Persönliches Profil
Forschungsschwerpunkte
I am interested in exploring how agents can learn to abstract structure out of tasks and use this to adapt better to different classes of tasks. Thus, I am currently working on gaining further insight into generalization and domain adaptation in Reinforcement Learning and Meta-Learning. My greater research ambition is to develop agents that can learn how to tune their own algorithms. My current research interests are:
- Contextual Reinforcement Learning
- Automated Reinforcement Learning
- Meta Reinforcement Learning
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Mighty: A Comprehensive Tool for studying Generalization, Meta-RL and AutoRL
Mohan, A., Eimer, T., Benjamins, C., Lindauer, M. & Biedenkapp, A., Sept. 2025, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) 18th European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL).Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review
Open Access -
Moments Matter: Stabilizing Policy Optimization using Return Distributions
Jabs, D., Mohan, A. & Lindauer, M., 15 Feb. 2025, (Angenommen/Im Druck) 2025 Multi-disciplinary Conference on Reinforcement Learning and Decision Making (RLDM 2025).Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Abstract in Konferenzband › Forschung › Peer-Review
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ARLBench: Flexible and Efficient Benchmarking for Hyperparameter Optimization in Reinforcement Learning
Becktepe, J., Dierkes, J., Benjamins, C., Mohan, A., Salinas, D., Rajan, R., Hutter, F., Hoos, H., Lindauer, M. & Eimer, T., 2024, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) 17th European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL 2024).Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review
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AutoML in the Age of Large Language Models: Current Challenges, Future Opportunities and Risks
Tornede, A., Deng, D., Eimer, T., Giovanelli, J., Mohan, A., Ruhkopf, T., Segel, S., Theodorakopoulos, D., Tornede, T., Wachsmuth, H. & Lindauer, M., 9 Feb. 2024, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) in: Transactions on Machine Learning Research.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › Peer-Review
Open Access -
Instance Selection for Dynamic Algorithm Configuration with Reinforcement Learning: Improving Generalization
Benjamins, C., Cenikj, G., Nikolikj, A., Mohan, A., Eftimov, T. & Lindauer, M., 1 Aug. 2024, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO). Association for Computing Machinery Special Interest Group on Genetic and Evolutionary Computation (SIGEVO), S. 563 - 566 4 S.Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review
Projekte
- 2 Abgeschlossen
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LeibnizAI: Disziplinübergreifende, hybride Micro-Degrees für Studium und Weiterbildung
Ewerth, R. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Lindauer, M. T. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Krugel, J. A. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Sester, M. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Denkena, B. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Robak, S. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Abedjan, Z. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Wittich, E. K. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Weber, S. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Schanze, S. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Rottensteiner, F. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Auer, S. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Nejdl, W. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Feuerhake, U. (Projektleiter*in (Principal Investigator)) & Mohan, A. (Projektleiter*in (Principal Investigator))
1 Dez. 2021 → 30 Nov. 2025
Projekt: Forschung
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Algorithmkontrolle: Effizientes Lernen, um Algorithmenparameter zu steuern
Lindauer, M. T. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Eimer-Rüegg, T. (Projektmitarbeiter*in), Benjamins, C. (Projektmitarbeiter*in) & Mohan, A. (Projektmitarbeiter*in)
1 Okt. 2020 → 14 Sept. 2024
Projekt: Forschung