Strukturoptimierung mit geschachtelten Evolutionsstrategien:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
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1997
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
_
.
_
.
_
.8
2
NATURANALOGE
MODELLIERUNGSVERFAHREN
_
13
2.1
EVOLUTIONSSTRATEGIE
.
13
2.1.1
ARBEITSWEISE
DER
EVOLUTIONSSTRATEGIE
.
14
2.1.2
EINSTUFIGE
EVOLUTIONSSTRATEGIE
.
16
2.1.3
MULTIPOPULATIONSSTRATEGIE
.
23
2.1.4
BEWERTUNG
DER
STRATEGIE
.
26
2.1.5
GENETISCHE
ALGORITHMEN
UND
IHR
SELEKTIONSPRINZIP
.
28
2.1.6
AKTUELLE
ENTWICKLUNGEN
.
29
2.2
NEURONALE
NETZE
.
33
2.2.1
EIGENSCHAFTEN
UND
BIOLOGISCHES
VORBILD
.
33
2.2.2
KOMPONENTEN
NEURONALER
NETZE
.
34
2.2.3
TRAINING
.
37
2.2.4
STRUKTURIERUNG
.
38
2.2.5
ABRISS
ZUR
GESCHICHTLICHEN
ENTWICKLUNG
NEURONALER
NETZE
.
40
2.2.6
AKTUELLE
ENTWICKLUNGEN
DER
TOPOLOGIEOPTIMIERUNG
.
41
3
DISKUSSION
HYBRIDER,
HIERARCHISCHER
AUFGABEN
_
.
_
.44
3.1
BESCHREIBUNG
DER
PROBLEMKLASSE
.
44
3.1.1
DEFINITION
DER
BEGRIFFE
HYBRID
UND
HIERARCHISCH
.
44
3.1.2
ANWENDUNGSBEISPIELE
.
47
3.2
BEISPIEL
ZUR
HYBRIDEN,
HIERARCHISCHEN
OPTIMIERUNG
.
48
3.2.1
ROBBI-EXPERIMENT
.
49
3.2.2
BELEHRUNG
VERSCHIEDENER
NETZTOPOLOGIEN
.
50
3.2.3
ZWEI
OPTIMIERUNGSLAEUFE
MIT
UNTERSCHIEDLICH
GENAUER
BEWERTUNG
.
52
3.3
ABBILDUNG
DER
FUNKTIONEN
AUF
GESCHACHTELTE
STRATEGIEN
.
53
3.3.1
ARGUMENTE
FUER
DIE
EVOLUTIONSSTRATEGIE
.
56
3.3.2
STRUKTUROPTIMIERUNG
MIT
GENETISCHEN
ALGORITHMEN
.
56
3.3.3
SCHNITTSTELLE
ZWISCHEN
DEN
EBENEN
DER
MULTIPOPULATIONSSTRATEGIE
.
57
3.4
KONFLIKTE
DURCH
DIE
KOPPLUNG
DER
EBENEN
BEI
EINER
GESCHACHTELTEN
STRATEGIE
62
3.4.1
MOEGLICHE
LOESUNGSANSAETZE
.
64
3.4.2
ZUM
RAUSCHEN
BEI
MULTIPOPULATIONSSTRATEGIEN
.
65
3.5
STEUERUNG
DES
SELEKTIONSDRUCKS
ZUR
VERMINDERUNG
DES
RAUSCHEINFLUSSES
.
67
4
GESTALTUNG
DER
MODELLFUNKTIONEN
.
.
70
4.1
BEGRUENDUNG
FUER
DIE
WAHL
VON
MODELLFUNKTIONEN
.
70
4.2
KRITERIEN
FUER
TESTFUNKTIONEN
ZUR
MODELLIERUNG
NEURONALER
NETZE
.
71
4.3
DISKUSSION
DER
TESTFUNKTIONEN
.
74
4.3.1
FK:
HYBRIDES
KUGELMODELL
.
75
4.3.2
FO:
ERWEITERTES
KUGELMODELL
.
75
4.3.3
FL:
VERZERRTES
KUGELMODELL
.
76
4.3.4
F2:
GEWICHTETES
KUGELMODELL
.
78
4.3.5
F3:
FUNKTION
MIT
VARIABLER
DIMENSION
.
79
5
OPTIMIERUNG
HYBRIDER,
HIERARCHISCHER
FUNKTIONEN
.
81
5.1
REELL
WERTIGE
OPTIMIERUNG
.
83
5.1.1
BESTIMMUNG
DES
STOCHASTISCHEN
VERHALTENS
DER
ERSTEN
STUFE
.
83
5.1.2
KONVERGENZSTEIGERUNG
DURCH
SCHWACHE
SELEKTION
BEI
KUENSTLICH
VERRAUSCHTEN
QUALITAETSLANDSCHAFTEN
.
86
5.2
DISKRETE
OPTIMIERUNG
.
92
5.2.1
EIGENSCHAFTEN
DISKRETER
OPTIMIERUNG
.
92
5.2.2
MUTATIONSVERTEILUNGEN
FUER
DISKRETE
PARAMETER
.
93
5.2.3
VORSTELLUNG
DER
OPERATOREN
.
94
5.2.4
VERGLEICH
DER
OPERATOREN
.
102
5.2.5
ZUSAMMENFASSUNG
DER
VERSUCHE
ZU
DEN
MUTATIONSOPERATOREN
IM
DISKRETEN
.
108
5.3
KOMMUNIKATION
ZWISCHEN
POPULATIONEN
UND
INDIVIDUEN
.
109
5.3.1
BEDEUTUNG
VON
ISOLATIONSZEIT
UND
INITIALISIERUNGSSCHRITTWEITE
FUER
DAS
KONVERGENZ
VERHALTEN
.
109
5.3.2
INITIALISIERUNG
DER
KONTINUIERLICHEN
PARAMETER
.
118
5.4
ZWEISTUFIGE
OPTIMIERUNG
HYBRIDER,
HIERARCHISCHER
FUNKTIONEN
.
122
5.4.1
VERSUCHSDURCHFUEHRUNG
ZUR
OPTIMIERUNG
DER
FUNKTIONEN
.
122
5.4.2
KONVERGENZSTEIGERUNG
DURCH
SCHWACHE
SELEKTION
.
127
6
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
-------
.
--------------------------
--------------
132
7
ANHANG:
EVOC
2.0.
-
140 |
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