Evolutionäre Algorithmen:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Stuttgart [u.a]
Teubner
2002
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Leitfäden der Informatik
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
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INHALT
VORWORT
3
GRUNDLAGEN
UND
SYMBOLVERZEICHNIS
9
1
NATUERLICHE
EVOLUTION
19
1.1
ENTWICKLUNG
DER
EVOLUTIONAEREN
MECHANISMEN
.
20
1.2
EVOLUTIONSFAKTOREN
.
27
1.2.1
HERLEITUNG
DER
EVOLUTIONSFAKTOREN
.
28
1.2.2
MUTATION
.
28
1.2.3
REKOMBINATION
.
29
1.2.4
SELEKTION
.
29
1.2.5
GENFLUSS
.
31
1.2.6
GENDRIFT
.
31
1.3
ANPASSUNG
ALS
RESULTAT
DER
EVOLUTION
.
32
1.3.1
NISCHENBILDUNG
.
32
1.3.2
EVOLUTION
OEKOLOGISCHER
BEZIEHUNGEN
.
33
1.3.3
BALDWIN-EFFEKT
.
33
UEBUNGSAUFGABEN
.
34
HISTORISCHE
ANMERKUNGEN
.
35
REFERENZEN
.
36
2
VON
DER
EVOLUTION
ZUR
OPTIMIERUNG
38
2.1
OPTIMIERUNGSPROBLEME
.
39
2.2
DER
SIMULIERTE
EVOLUTIONAERE
ZYKLUS
.
42
2.3
EIN
BEISPIELHAFTER
EVOLUTIONAERER
ALGORITHMUS
.
45
2.4
FORMALE
EINFUEHRUNG
EVOLUTIONAERER
ALGORITHMEN
.
50
2.5
VERGLEICH
MIT
DER
NATUERLICHEN
EVOLUTION
.
54
UEBUNGSAUFGABEN
.
55
HISTORISCHE
ANMERKUNGEN
.
56
REFERENZEN
.
58
6
INHALT
3
PRINZIPIEN
EVOLUTIONAERER
ALGORITHMEN
60
3.1
EINLEITUNG
.
60
3.2
AUSGEGLICHENE
EVOLUTIONAERE
ALGORITHMEN
.
64
3.3
SELEKTION
.
66
3.3.1
ZUFALLSEINFLUSS
IN
DER
SELEKTION
.
67
3.3.2
ELTERN
VS.
UMWELTSELEKTION
.
67
3.3.3
SELEKTIONSINTENSITAET
.
69
3.3.4
BEISPIELE
NICHT
DUPLIKATFREIER
SELEKTIONSMETHODEN
.
70
3.3.5
DUPLIKATFREIE
SELEKTIONSMETHODEN
.
73
3.4
KOMBINATIONEN
DER
ELTERN
UND
UMWELTSELEKTION
.
73
3.4.1
ZUSAMMENFASSUNG
.
77
3.5
EVOLUTIONAERE
OPERATOREN
.
77
3.5.1
ROLLEN
DER
MUTATION
.
77
3.5.2
ROLLEN
DER
REKOMBINATION
.
82
3.5.3
BEDEUTUNG
DER
DIVERSITAET
.
83
3.5.4
EINFLUSS
DES
ZUFALLS
.
85
3.5.5
ANPASSUNGSSTRATEGIEN
FUER
EVOLUTIONAERE
OPERATOREN
.
90
3.6
SCHEMATA,
FORMAE
UND
DAS
PRICE-THEOREM
.
91
3.6.1
SCHEMATA
UND
MASKEN
.
91
3.6.2
DAS
KLASSISCHE
SCHEMA-THEOREM
.
95
3.6.3
KRITIK
AM
SCHEMA
THEOREM
.
98
3.6.4
ENTWURFSPRINZIPIEN
.
99
3.6.5
PRICE-THEOREM
.
101
3.6.6
ZUSAMMENFASSUNG
.
107
3.7
MODELLE
DES
SUCHPROZESSES
.
107
3.7.1
MARKOV-MODELLIERUNGEN
.
108
3.7.2
MODELLIERUNG
MIT
METHODEN
DER
STATISTISCHEN
MECHANIK
.
110
3.7.3
GRENZEN
DER
MODELLIERUNG
VON
SUCHPROZESSEN
.
111
3.8
ZUSAMMENFASSUNG
.
111
UEBUNGSAUFGABEN
.
112
HISTORISCHE
ANMERKUNGEN
.
113
REFERENZEN
.
115
4
EVOLUTIONAERE
STANDARDALGORITHMEN
119
4.1
GENETISCHER
ALGORITHMUS
.
119
4.1.1
GRUNDSAETZLICHES
SCHEMA
.
119
4.1.2
BINAER
KODIERTER
GA
.
122
4.1.3
ANDERE
REPRAESENTATIONEN
.
125
4.2
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
.
131
4.2.1
SELEKTION
.
131
INHALT
7
4.2.2
MUTATION
.
132
4.2.3
ANPASSUNGSSTRATEGIEN
.
133
4.2.4
REKOMBINATION
.
137
4.3
EVOLUTIONAERES
PROGRAMMIEREN
.
138
4.3.1
URSPRUENGLICHES
EP
FUER
ENDLICHE
AUTOMATEN
.
138
4.3.2
MODERNES
EP
.
144
4.4
GENETISCHES
PROGRAMMIEREN
.
144
4.5
KLASSIFIZIERENDE
SYSTEME
.
152
4.6
LOKALE
SUCHE
.
156
4.7
BEWERTUNG
DER
STANDARDALGORITHMEN
.
161
UEBUNGSAUFGABEN
.
163
HISTORISCHE
ANMERKUNGEN
.
164
REFERENZEN
.
165
5
PROBLEMSPEZIFISCHE
VERFAHREN
169
5.1
EVOLUTIONAERE
ALGORITHMEN
MIT
PROBLEMWISSEN
.
169
5.2
OPTIMIEREN
MIT
RANDBEDINGUNGEN
.
172
5.2.1
UEBERSICHT
UEBER
METHODEN
.
173
5.2.2
VERFAHREN
BEI
DER
BEWERTUNG
VON
INDIVIDUEN
.
177
5.3
MEHRZIELOPTIMIERUNG
.
179
5.4
VERRAUSCHTE
ZIELFUNKTIONEN
.
188
5.5
DYNAMISCHE
ZIELFUNKTIONEN
.
192
UEBUNGSAUFGABEN
.
197
HISTORISCHE
ANMERKUNGEN
.
198
REFERENZEN
.
200
6
FORTGESCHRITTENE
THEMEN
204
6.1
NEUE
TECHNIKEN
.
204
6.1.1
PARALLELISIERUNG
VON
EVOLUTIONAEREN
ALGORITHMEN
.
204
6.1.2
KOEVOLUTION
.
206
6.1.3
MEMETISCHE
ALGORITHMEN
.
208
6.1.4
WEITERE
ANPASSUNGSTECHNIKEN
.
209
6.2
NEUE
OPTIMIERUNGSVERFAHREN
.
211
6.2.1
POPULATIONSBASIERTES,
INKREMENTELLES
LERNEN
.
211
6.2.2
DIFFERENTIALEVOLUTION
.
213
6.2.3
AMEISENKOLONIEN
.
214
6.2.4
KULTURELLE
ALGORITHMEN
.
215
6.2.5
PARTIKELSCHWAERME
.
216
8
INHALT
6.2.6
ZERSTREUENDE
SUCHE
.
218
6.3
VERWANDTE
FORSCHUNGSGEBIETE
.
219
6.3.1
KUENSTLICHE
IMMUNSYSTEME
.
219
6.3.2
EVOLUTIONAERE
ALGORITHMEN
UND
NEURONALE
NETZE
.
220
6.3.3
EVOLUTIONAERE
ALGORITHMEN
UND
FUZZY-METHODEN
.
222
6.3.4
KUENSTLICHES
LEBEN
.
223
6.3.5
EVOLVIERENDE
HARDWARE
.
225
6.3.6
EVOLUTIONAERE
ROBOTIK
.
225
6.3.7
DNA-COMPUTING
.
226
6.3.8
EA
ALS
BIOLOGISCHE
SIMULATIONSWERKZEUGE
.
227
UEBUNGSAUFGABEN
.
227
HISTORISCHE
ANMERKUNGEN
.
228
REFERENZEN
.
231
A
BENCHMARK-FUNKTIONEN
UND
ANWENDUNGEN
236
A.L
BENCHMARK-FUNKTIONEN
.
236
A.2
TYPISCHE
ANWENDUNGSGEBIETE
.
240
REFERENZEN
.
241
B
WEITERFUEHRENDE
LITERATUR
244
C
EXISTIERENDE
SOFTWARE
246
D
ZUFALLSZAHLEN
248
E
HINWEISE
ZU
DEN
UEBUNGSAUFGABEN
251
LISTE
DER
ALGORITHMEN
254
SACHVERZEICHNIS
256 |
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