Optimierung von Reihenfolgeproblemen mit Hilfe genetischer Algorithmen:
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2000
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINFUEHRUNG
7
2
VORUEBERLEGUNGEN
9
3
OPTIMIERUNGSPROBLEME
11
3.1
DEFINITION
.
11
3.2
VERSCHIEDENE
KLASSEN
VON
OPTIMIERUNGSSTRATEGIEN
.
12
3.3
REIHENFOLGEPROBLEME
.
14
3.3.1
DAS
PROBLEM
DES
HANDLUNGSREISENDEN
(TSP)
.
15
3.4
TOURENPLANPROBLEME
(VEHICLE
ROUTING
PROBLEMS)
.
17
3.5
DATENSTRUKTUR
UND
ENERGIELANDSCHAFT
.
18
4
GENETISCHE
ALGORITHMEN
UND
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
23
4.1
ENTSTEHUNG
DER
GENETISCHEN
ALGORITHMEN
.
23
4.2
DER
"
SIMPLE
GENETIC
ALGORITHM
"
.
24
4.3
DIE
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
.
25
4.4
PRINZIPIELLER
AUFBAU
GENETISCHER
ALGORITHMEN
.
26
4.5
SELEKTION
.
27
4.5.1
SELEKTION
DURCH
AUSLESE
.
28
4.5.2
SELEKTION
DURCH
FORTPFLANZUNG
.
29
4.6
MUTATION
.
31
4.6.1
MUTATIONSOPERATOREN
FUER
BITSTRINGS
.
31
4.6.2
MUTATIONSOPERATOREN
FUER
GLEITKOMMAZAHLEN
.
31
4.6.3
MUTATIONSOPERATOREN
FUER
ANORDNUNGSPROBLEME
.
31
4.7
REKOMBINATION
.
32
4.7.1
REKOMBINATIONSOPERATOREN
FUER
BITSTRINGS
.
32
4.7.2
REKOMBINATIONSOPERATOREN
FUER
ANORDNUNGSPROBLEME
.
34
5
DIE
SCHEMATHEORIE
41
5.1
SCHEMATA
ODER
AEHNLICHKEITSMUSTER
.
41
5.2
DAS
SCHEMATHEOREM
.
42
4
INHALTSVERZEICHNIS
5.3
DER
L-ARMIGE
BANDIT
.
45
5.4
OPTIMALE
SCHEMAWAHL
DURCH
FITNESSPROPORTIONALE
SELEKTION?
.
48
5.4.1
EXPONENTIELLE
VERMEHRUNG
UND
DER
GRENZWERT
VON
Z(T)
.
49
5.4.2
IST
HOLLANDS
STRATEGIE
FUER
DEN
2-ARMIGEN
BANDITEN
OPTIMAL?
.
51
5.4.3
WELCHER
ZUSAMMENHANG
BESTEHT
BEI
HOLLANDS
STRATEGIE
ZWI
SCHEN
DEN
ZAHLEN
DER
SPIELE
AN
BEIDEN
ARMEN?
.
56
5.4.4
BEWERTUNG
DER
SCHEMATHEORIE
.
57
5.5
DIE
BAUSTEINE
DER
GENETISCHEN
ALGORITHMEN
.
58
6
VERGLEICH
VON
OPTIMIERUNGSVERFAHREN
61
6.1
PROBLEMATIKEN
BEIM
VERGLEICH
VON
OPTIMIERUNGSHEURISTIKEN
.
61
6.1.1
SPEZIFISCHE
CHARAKTERISTIKA
EINZELNER
PROBLEMINSTANZEN
.
61
6.1.2
OPTIMIERUNGSPARAMETER
.
62
6.1.3
OPTIMIERUNGSDAUER
.
62
6.1.4
STATISTISCHE
STREUUNG
DER
OPTIMIERUNGSERGEBNISSE
.
63
6.2
UNTERSUCHTE
TSP-PROBLEME
.
64
7
DIE
MITTLERE
KONVERGENZGESCHWINDIGKEIT
73
8
INITIAISIERUNGS
UND
VERBESSERUNGSVERFAHREN
FUER
DAS
TSP
77
8.1
INITIALISIERUNGSVERFAHREN
.
78
8.1.1
ZUFAELLIGE
INITIALISIERUNG
.
78
8.1.2
NEXT-NEIGHBOR-VERFAHREN
.
78
8.1.3
INSERTION-VERFAHREN
.
79
8.2
VERBESSERUNGSVERFAHREN
.
80
8.2.1
DAS
FC-OPT-VERFAHREN
.
80
8-2.2
DAS
OR-OPT-VERFAHREN
.
81
8.2.3
DAS
LIN-KERNIGHAN-VERFAHREN
.
81
8.3
VERGLEICH
DER
VORGESTELLTEN
INITIALISIERUNGSVERFAHREN
.
85
9
EIN
GENETISCHER
TSP-ALGORITHMUS
91
9.1
DER
BASISALGORITHMUS
FUER
DAS
TSP
.
91
9.1.1
INITIALISIERUNG
.
91
9.1.2
SELEKTION
ZUR
FORTPFLANZUNG
.
91
9.1.3
FORTPFLANZUNG
.
92
9.1.4
STANDARDWERTE
.
95
9.2
DAS
KONVERGENZVERHALTEN
.
95
9.2.1
DER
EINFLUSS
DER
POPULATION
AUF
DIE
KONVERGENZ
.
96
9.2.2
DER
EINFLUSS
DER
EPOCHENLAENGE
RIEP
AUF
DIE
KONVERGENZ
.
108
9.2.3
DER
EINFLUSS
DER
MUTATIONSRATE
AUF
DIE
KONVERGENZ
.
113
9.2.4
DER
EINFLUSS
DES
PARAMETERS
N
X
AUF
DIE
KONVERGENZ
.
117
INHALTSVERZEICHNIS
5
9.2.5
VERGLEICH
DER
EINFLUESSE
DER
UNTERSUCHTEN
PARAMETER
AUF
DIE
KONVERGENZ
.
121
9.2.6
DIE
BEDEUTUNG
DES
SELEKTIONSMODELLS
AUF
DIE
KONVERGENZ
.
.
122
9.2.7
DER
EINFLUSS
DES
REKOMBINATIONSOPERATORS
AUF
DIE
KONVERGENZ
125
9.3
DIE
HOMOGENISIERUNG
DER
POPULATION
.
126
9.4
DIE
MITTLERE
KONVERGENZZEIT
UND
-WAHRSCHEINLICHKEIT
VERSCHIEDENER
TSP
.
132
9.5
VERGLEICH
MIT
ANDEREN
AUTOREN
.
135
10
DAS
PRODUKTANORDNUNGSPROBLEM
(POP)
137
10.1
DEFINITION
DES
POP
.
137
10.2
DER
EINFLUSSES
DER
OPTIMIERUNGSPARAMETER
AUF
DIE
KONVERGENZ
BEIM
POP
.
140
10.2.1
DER
EINFLUSS
DER
POPULATIONSGROESSE
AUF
DIE
KONVERGENZ
.
140
10.2.2
DER
EINFLUSS
DER
MUTATIONSRATE
AUF
DIE
KONVERGENZ
.
142
10.2.3
DER
EINFLUSS
DES
PARAMETERS
N
X
AUF
DIE
KONVERGENZ
.
146
10.3
VERGLEICH
DER
EINFLUESSE
DER
UNTERSUCHTEN
PARAMETER
AUF
DIE
KONVERGENZ
148
10.3.1
DER
EINFLUSS
DES
SELEKTIONSMODELLS
AUF
DIE
KONVERGENZ
.
149
10.3.2
DER
EINFLUSS
DES
REKOMBINATIONSOPERATORS
AUF
DIE
KONVERGENZ
149
11
LAUFZEITVERGLEICH
AUF
VERSCHIEDENEN
PROZESSORTYPEN
151
12
ZUSAMMENFASSUNG
155
A
LINEARE
REGRESSION
157
B
ANZAHL
DER
REKOMBINATIONSPAARE
159
LITERATURVERZEICHNIS
161
TABELLENVERZEICHNIS
165
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
167 |
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