Aspekte genetischer Optimierungsalgorithmen: mathematische Modellierung und Einsatz in der Fahrplanerstellung
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
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1995
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
11
1.1
GEGENSTAND
UND
ZIELE
DER
ARBEIT
.
11
1.2
DEFINITIONEN
UND
NOTATIONEN
.
15
1.3
EIN
GENETISCHER
ALGORITHMUS
.
18
1.3.1
SELEKTIONSARTEN
.
18
1.3.2
PRODUKTIONSARTEN
.
20
1.3.3
REDUKTION
.
24
1.3.4
WEITERE
EVOLUTIONAERE
PROZEDUREN
.
25
1.3.5
DER
GRUNDALGORITHMUS
.
25
2
ANWENDUNGEN
IM
OEFFENTLICHEN
PERSONENVERKEHR
29
2.1
EINLEITUNG
.
29
2.2
GRAPHENTHEORETISCHES
GRUNDMODELL
.
30
2.3
MINIMIERUNG
VON
UMSTEIGEWARTEZEITEN
.
31
2.3.1
MODELLIERUNG
DER
OPTIMIERUNGSAUFGABE
.
31
2.3.2
EIGENSCHAFTEN
DER
MODULO
-
FUNKTION
.
36
2.3.3
DIE
EPISTASIE-VARIANZ
.
38
6
INHALTSVERZEICHNIS
2.3.4
EXPERIMENTELLE
UNTERSUCHUNGEN
MIT
DER
EPISTASIE-VARIANZ
.
43
2.3.5
DIE
FITNESSLANDSCHAFT
DER
WARTEZEITENFUNKTION
.
45
2.3.6
NUETZLICHE
HEURISTIKEN
.
48
2.3.7
EMPIRISCHE
ERGEBNISSE
.
51
2.4
INTEGRALER
TAKTFAHRPLAN
.
53
2.4.1
MODELLIERUNG
DER
OPTIMIERUNGSAUFGABE
.
53
2.4.2
DEFINITION
EINER
BAUKOSTENFUNKTION
.
57
2.4.3
FUZZYGESTEUERTER
GENETISCHER
ALGORITHMUS
.
57
3
APPROXIMATION
DURCH
UNENDLICHE
POPULATIONEN
65
3.1
POPULATIONEN
UNENDLICHER
GROESSE
.
67
3.2
DER
SELEKTIONSPROZESS
.
70
3.3
DER
MUTATIONSPROZESS
.
76
3.4
DER
CROSSOVERPROZESS
.
80
3.4.1
DER
CROSSOVERPROZESS
BEI
LYUBICH
.
82
3.4.2
ERSTE
ERGAENZUNG
ZU
LYUBICH
:
DIE
NAEHERUNGSLOESUNG
.
85
3.4.3
ZWEITE
ERGAENZUNG
ZU
LYUBICH
:
DER
STABILISATIONSKOEFFIZIENT
.
90
3.4.4
VARIANZ
IM
CROSSOVERPROZESS
.
94
3.4.5
ALLGEMEINE
THEORETISCHE
ASPEKTE
DES
CROSSOVERS
.
96
3.5
FOLGERUNGEN
AUS
DEN
ABSCHNITTEN
3.2
BIS
3.4
.
104
3.6
ERWARTUNGSWERTE
IM
GENETISCHEN
ALGORITHMUS
.
105
3.6.1
MITTLERE
FITNESS
NACH
SELEKTION
.
105
3.6.2
MITTLERE
FITNESS
NACH
CROSSOVER
.
106
INHALTSVERZEICHNIS
7
3.6.3
MITTLERE
FITNESS
NACH
MUTATION
.
107
3.6.4
VERAENDERUNG
DES
MITTLEREN
KOORDINATENWERTES
.
108
3.7
GLOBALES
VERHALTEN
IN
EINEM
SPEZIALFALL
.
110
4
APPROXIMATION
DURCH
NORMALVERTEILUNGEN
119
4.1
MOTIVATION
DER
METHODE
.
120
4.2
EIN
ZENTRALER
GRENZWERTSATZ
.
122
4.3
GENETISCHE
DRIFT
.
130
4.4
DER
FALL
|3|
=
2
.
133
4.4.1
MUTATION
BEI
|E|
=
2
.
134
4.4.2
WAHL
EINES
MUTATIONSPARAMETERS
.
137
4.4.3
SELEKTION
BEI
|E|
=
2
.
140
4.4.4
SELEKTION
UND
MUTATION
BEI
|S|
=
2
.
142
4.5
CROSSOVER
BEI
|3|
=
4
.
144
4.6
TABELLE
DER
KOVARIANZFUNKTION
S
.
147
A
APPROXIMATION
VON
STOCHASTISCHEN
PROZESSEN
151
B
THEORETISCHE
ASPEKTE
DES
CROSSOVEROPERATORS
157
C
LEBENSLAUF
159 |
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