Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
1997
|
| Schriftenreihe: | DUV : Wirtschaftinformatik
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XIV, 175 S. Ill., graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
XI
SYMBOLVERZEICHNIS
XIII
1
EINLEITUNG
.
1
2
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZWERKE
.
2
2.1
GRUNDBEGRIFFE
.
2
2.1.1
INFORMATION
UND
DATEN
.
2
2.1.2
PARALLELE
UND
VERTEILTE
INFORMATIONSVERARBEITUNG
.
4
2.2
AUFBAU
UND
BESTANDTEILE
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZWERKE
.
7
2.3
ARBEITSWEISE
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZWERKE
.
10
2.4
NETZWERKTYPEN
.
12
2.4.1
EINTEILUNGSKRITERIEN
.
12
2.4.2
PERCEPTRONS
.
14
2.4.2.1
AUFBAU
UND
BESTANDTEILE
VON
PERCEPTRONS
.
14
2.4.2.2
EIN
ANWENDUNGSBEISPIEL
.
16
2.4.2.3
GRENZEN
EINFACHER
PERCEPTRONS
.
19
2.4.3
MULTILAYERPERCEPTRONS
.
21
2.4.3.1
AUFBAU
UND
BESTANDTEILE
VON
MULTILAYERPERCEPTRONS
.
21
2.4.3.2
EIGENSCHAFTEN
VON
MULTILAYERPERCEPTRONS
.
30
2.4.3.3
ANWENDUNG
VON
MULTILAYERPERCEPTRONS
.
39
2.4.4
SELBSTORGANISIERENDE
NETZWERKE
.
42
2.4.4.1
AUFBAU
UND
BESTANDTEILE
SELBSTORGANISIERENDER
NETZWERKE
.
42
2.4.4.2
ANWENDUNG
SELBSTORGANISIERENDER
NETZWERKE
.
47
2.4.5
ZYKLISCHE
NETZWERKE
.
50
2.4.5.1
AUFBAU
UND
BESTANDTEILE
ZYKLISCHER
NETZWERKE
.
50
2.4.5.2
ZYKLISCHE
NETZWERKE
ALS
ASSOZIATIVE
SPEICHER
.
54
2.4.5.3
LOESUNG
VON
OPTIMIERUNGSAUFGABEN
MIT
ZYKLISCHEN
NETZWERKEN
.
57
2.4.5.4
STOCHASTISCHE
UND
MEHRSCHICHTIGE
ZYKLISCHE
NETZWERKE
.
62
2.5
ANSAETZE
ZUR
VERBESSERUNG
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZWERKE
.
65
2.5.1
BESTIMMUNG
VON
NETZWERKARCHITEKTUREN
.
65
2.5.2
ERKLAERUNGSKOMPONENTEN
FUER
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZWERKE
.
67
2.5.2.1
SENSITIVITAETSANALYSEN.
68
2.5.2.2
UNSCHARFE
MENGEN
UND
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZWERKE
.
69
2.6
PLANUNGS
UND
ENTSCHEIDUNGSHILFE
DURCH
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZWERKE
.
72
2.6.1
PLANUNG
UND
ENTSCHEIDUNG
.
73
X
INHALTSVERZEICHNIS
2.6.2
MODELLCHARAKTER
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZWERKE
.
75
2.6.3
PROBLEMTYPEN
.
77
2.6.4
EINSATZVORAUSSETZUNGEN
.
79
3
ABLAUFPLANUNG
.
81
3.1
BEGRIFF
UND
AUFGABE
DER
ABLAUFPLANUNG
.
81
3.2
DIMENSIONEN
DES
ENTSCHEIDUNGSPROBLEMS
DER
ABLAUFPLANUNG
.
85
3.2.1
AUFTRAGS
UND
MASCHINENBEZOGENE
MERKMALE
DER
ABLAUFPLANUNG
.
85
3.2.2
ZIELGROESSEN
DER
ABLAUFPLANUNG
.
88
3.3
VERFAHREN
DER
RECHNERGESTUETZTEN
ABLAUFPLANUNG
.
92
3.3.1
ABLAUFPLANUNG
MIT
HILFE
DER
SIMULATION
.
93
3.3.2
PRIORITAETSREGELGESTUETZTE
ABLAUFPLANUNG
.
95
3.4
VARIANTEN
DER
ANWENDUNG
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZWERKE
IN
DER
ABLAUFPLANUNG
.
99
3.4.1
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZWERKE
ALS
HEURISTISCHE
LOESUNGSVERFAHREN
.
100
3.4.2
INFORMATIONSVERARBEITENDER
EINSATZ
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZWERKE
.
102
3.4.2.1
GESTALTUNG
DER
NETZWERKAUSGABE
.
103
3.4.2.2
GESTALTUNG
DER
NETZWERKEINGABE
.
106
3.4.2.3
GENERIERUNG
UND
ERHEBUNG
VON
DATENMUSTERN
.
108
3.4.2.4
NETZWERKBERECHNUNG
UND
NETZWERKTEST
.
110
3.4.2.5
ANWENDUNGSUMFELD
.
111
4
INTEGRATION
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZWERKE
IN
DIE
DYNAMISCHE
ABLAUFPLANUNG
.
114
4.1
SIMULATION
VON
ABLAUFPLANUNGSPROBLEMEN
MIT
GPSS/H
.114
4.1.1
DIE
SIMULATIONSSPRACHE
GPSS/H
.
116
4.1.2
IMPLEMENTIERUNG
DYNAMISCHER
JOB-SHOP-PROBLEME
IN
GPSS/H
.
118
4.2
DURCHFUEHRUNG
VON
SIMULATIONSEXPERIMENTEN
.127
4.2.1
GENERIERUNG
VON
DYNAMISCHEN
ABLAUFPLANUNGSPROBLEMEN
.
127
4.2.2
FESTLEGUNG
VON
ZIELKRITERIEN
FUER
DYNAMISCHE
ABLAUFPLANUNGSPROBLEME
.
129
4.2.3
IMPLEMENTIERUNG
EINFACHER
PRIORITAETSREGELN.
131
4.2.4
NETZWERKEINSATZ
IN
DER
DYNAMISCHEN
ABLAUFPLANUNG
.
133
4.2.4.1
VORAUSSETZUNGEN
DES
NETZWERKEINSATZES
.
133
4.2.4.2
BILDUNG
VON
DATENMUSTERN
.
134
4.2.4.3
NETZWERKTRAINING
UND
NETZWERKTEST
.
140
4.2.4.4
INTEGRATION
DER
NETZWERKFUNKTION
IN
DAS
SIMULATIONSMODELL
.
143
4.3
SIMULATIONSERGEBNISSE
.
144
5
SCHLUSSBETRACHTUNG
.
151
ANHANG
153
LITERATURVERZEICHNIS
159 |
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