Genetische Algorithmen: Theorie und Praxis evolutionärer Optimierung
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Stuttgart [u.a.]
Teubner
1994
|
| Schriftenreihe: | Teubner-Texte zur Informatik
9 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Literaturverz. S. [282] - 291 |
| Beschreibung: | 298 S. Ill., graph. Darst. |
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INHALT
1.
EINLEITUNG
11
2.
DIE
ARBEITSWEISE
GENETISCHER
ALGORITHMEN
16
2.1
BIOLOGISCHER
HINTERGRUND
16
2.2
PRAKTISCHE
IMPLEMENTIERUNGEN
18
2.2.1
EIN
ALLGEMEINER
GENETISCHER
ALGORITHMUS
18
2.2.2
DAS
EVOLUTIONSVERFAHREN
NACH
RECHENBERG
UND
SCHWEFEL
24
2.2.3
DER
GENETISCHE
ALGORITHMUS
NACH
HOLLAND
UND
GOLDBERG
29
2.2.4
EIN
VERGLEICH
BEIDER
ALGORITHMEN
32
2.3
THEORETISCHE
ARBEITEN
37
2.3.1
DAS
SCHEMA-KONZEPT
37
2.3.2
FORMALE
BESCHREIBUNG
DES
VERHALTENS
40
2.3.3
UNTERSUCHUNGEN
ZUM
K-ARMIGEN
BANDITEN
48
2.3.4
IRREFUEHREN
VON
GENETISCHEN
ALGORITHMEN
62
2.4
KONVENTIONELLE
OPTIMIERUNGSVERFAHREN
UND
GENETISCHE
ALGORITHMEN
69
2.4.1
GRADIENTENVERFAHREN
UND
GENETISCHE
ALGORITHMEN
71
2.4.2
SIMULATED
ANNEALING
UND
GENETISCHE
ALGORITHMEN
76
2.4.3
HYBRIDE
OPTIMIERUNGSVERFAHREN
84
3.
EVALUIERUNG
GENETISCHER
ALGORITHMEN
88
3.1
EIN
MODELL
FUER
DIE
ARBEITSWEISE
GENETISCHER
ALGORITHMEN
89
3.2
GENETISCHE
OPERATOREN
107
3.2.1
REKOMBINATION
107
3.2.2
SELEKTION
123
3.2.3
MUTATION
142
3.2.4
INVERSION
153
4.
ANWENDUNGEN
GENETISCHER
ALGORITHMEN
161
4.1
ANWENDUNGEN
DER
EVOLUTIONSSTRATEGIE
161
INHALT
9
4.1.1
ERSTE
ANWENDUNGEN
IN
DEN
60ER
JAHREN
161
4.1.2
NEUERE
PRAKTISCHE
ANWENDUNGEN
DER
EVOLUTIONSSTRATEGIE
167
4.2
ANWENDUNGEN
DER
GENETIC
ALGORITHMS
171
4.2.1
GENETIC
ALGORITHMS
IN
DER
OPTIMIERUNG
172
4.2.2
CLASSIFIER
SYSTEME
174
5.
DER
LERNVORGANG
IN
NEURONALEN
NETZEN
179
5.1
MODELLE
NEURONALER
NETZE
179
5.2
ZUR
BEDEUTUNG
DES
LERNVORGANGS
IN
KUENSTLICHEN
NEURONALEN
NETZEN
185
5.2.1
ALLGEMEINE
DEFINITION
DES
LERNENS
185
5.2.2
DER
LERNVORGANG
IN
NATUERLICHEN
UND
KUENSTLICHEN
NEURONALEN
NETZEN
187
5.3
GRUNDLEGENDE
LERNVERFAHREN
194
5.3.1
EIN
MODELL
EINES
LERNALGORITHMUS
194
5.3.2
EIN
LERNVERFAHREN
BASIEREND
AUF
DER
HEBBSCHEN
REGEL
197
5.3.3
DIE
DELTA-REGEL
IN
FEED-FORWARD
NETZEN
OHNE
HIDDEN
UNITS
202
5.3.4
ERWEITERUNG
DER
DELTA-REGEL
AUF
FEED-FORWARD
NETZE
MIT
HIDDEN
UNITS
208
5.3.5
KURZE
ANALYSE
DER
HOPFIELD
NETZE
215
5.3.6
DIE
BOLTZMANN
MASCHINE
217
5.4
DISKUSSION
DER
VERWENDUNG
GENETISCHER
ALGORITHMEN
ALS
LERNVERFAHREN
IN
NEURONALEN
NETZEN
222
5.4.1
PRAKTISCHE
ERGEBNISSE
ANHAND
VON
ANWENDUNGEN
223
5.4.2
DIE
APPLIKATIONEN
223
5.4.3
DIE
IMPLEMENTIERUNG
225
5.4.4
KRITERIEN
ZUR
ABSCHAETZUNG
DER
QUALITAET
DER
ALGORITHMEN
230
5.4.5
ERGEBNISSE
DER
SIMULATIONSLAEUFE
232
5.4.6
ZUSAMMENFASSUNG
DER
ERGEBNISSE
240
6.
UNTERSTUETZUNG
GENETISCHER
ALGORITHMEN
MITTELS
PARALLELER
ARCHITEKTUREN
243
6.1
DIE
EIGNUNG
VON
GENETISCHEN
ALGORITHMEN
FUER
10
GENETISCHE
ALGORITHMEN
PARALLELE
ARCHITEKTUREN
244
6.1.1
GENETISCHE
ALGORITHMEN
UND
VEKTORRECHNER
245
6.1.2
GENETISCHE
ALGORITHMEN
UND
ARRAYRECHNER
247
6.1.3
GENETISCHE
ALGORITHMEN
UND
MULTIPROZESSORSYSTEME
248
6.1.4
PRAKTISCHE
KONSEQUENZEN
AUS
DEN
UEBERLEGUNGEN
249
6.2
GENETISCHE
ALGORITHMEN
AUF
DEM
AM3
250
6.2.1
DER
ASSOZIATIVE
UNIVERSALPROZESSOR
AM3
250
6.2.2
DIE
KODIERUNG
252
6.2.3
REKOMBINATION
256
6.2.4
MUTATION
259
6.2.5
SELEKTION
259
6.2.6
ERGEBNISSE
PRAKTISCHER
VERGLEICHSMESSUNGEN
261
6.3
ANPASSUNG
GENETISCHER
ALGORITHMEN
AN
EINE
FLAGORIENTIERTE
DATENSPEICHERUNG
268
6.3.1
DAS
FLAGORIENTIERTE
ARCHITEKTURKONZEPT
ARAM
268
6.3.2
DIE
KODIERUNG
271
6.3.3
DIE
REKOMBINATION
271
6.3.4
MUTATION
274
6.3.5
BEWERTUNG
275
6.3.6
SELEKTION
275
6.3.7
ZUSAMMENFASSUNG
DER
ERGEBNISSE
276
7.
ZUSAMMENFASSUNG
278
8.
REFERENZEN
282
9.
INDEX
292 |
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