Holdings: Evolutionäre Algorithmen

Evolutionäre Algorithmen: genetische Algorithmen, Strategien und Optimierungsverfahren, Beispielanwendungen

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Bibliographic Details
Main Authors:	Gerdes, Ingrid (Author), Klawonn, Frank 1964- (Author), Kruse, Rudolf 1952- (Author)
Format:	Book
Language:	German
Published:	Wiesbaden Vieweg 2004
Edition:	1. Aufl.
Series:	Computational Intelligence
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adam_text	I NGRID GERDES FRANK KLAWONN RUDOLF KRUSE EVOLUTIONAERE ALGORIT HMEN GENETISCHE ALGORITHMEN STRATEGIEN UND OPTIMIERUNGSVERFAHREN BEISPIELANWENDUNGEN IX INHALTSVERZEICHNIS VORWORT 1 EINLEITUNG 2 OPTIMIERUNGSPROBLEME 2.1 BEISPIELE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 DER SUCHRAUM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 DIE ZIELFUNKTION ............................ 2.4 DIE STRUKTUR DES SUCHRAUMS UND DER ZIELFUNKTION . . . . . . . . . . 2.5 WAS IST OPTIMIERUNG? ......................... 3 OPTIMIERUNGSVERFAHREN 3.1 ANALYTISCHE LOESUNG DES OPTIMIERUNGSPROBLEMS . . . . . . . . . . . . 3.2 GRADIENTENVERFAHREN ......................... 3.3 NEWTON-VERFA HREN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 OPTIMIERUNG MIT NEBENBEDINGUNGEN . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 TABU-SUCHE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6 GREEDY-HEURISTI KEN .......................... 3.7 HILLCLIMBING . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.8 SIMULATED ANNEALING ......................... 3.9 T H RESHOL D ACCE PT I NG ......................... 3.10 SINTFLUT-ALGORITHMUS ......................... 3.11 AMEISENKOLONIEOPTIMIERUNG ..................... 3.12 GRUNDSAETZLICHE ELEMENTE VON OPTIMIERUNGSSTRATEGIEN . . . . . . . . 4.1 BIOLOGISCHE EVOLUTION ......................... 4 GENETISCHE ALGORITHMEN UND OPTIMIERUNG 4.2 KANONISCHE GENETISCHE ALGORITHMEN: STRUKTUR UND OPERATOREN . . . 5 THEORETISCHER HINTERGRUND 5.1 SCHEMA-THEOREM UND BUILDING-BLOCK-HYPOTHESE . . . . . . . . . . 5.2 KONVERGENZBETRACHTUNGEN ...................... 5.3 VORZEITIGE KONVERGENZ ........................ 6.1 ANWENDUNGSBEREICH .......................... 6.2 KODIERUNG UND STARTPOPULATION .................... 6.3 FITNESSFUNKTION ............................ SELEKTION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4 6.5 REKOMBINATION UND REPARATURMECHANISMEN . . . . . . . . . . . . . 6 PROBLEMANGEPASSTE OPERATOREN UND VERFAHREN V 1 5 5 6 7 10 12 15 15 16 17 19 21 23 25 26 28 28 29 31 33 33 36 47 50 56 61 63 63 64 68 79 87 X INHALTSVERZEICHNIS 6.6 MUTATION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 6.7 WEITERE ASPEKTE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 6.8 EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN ZUR OPTIMIERUNG VON FLUGROUTEN . . . . . 110 7 KLASSIFIZIERUNG EVOLUTIONAERER ALGORITHMEN 115 7.2 EVOLUTIONAERE PROGRAMMIERUNG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 7.3 GENETISCHE PROGRAMMIERUNG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 7.4 WEITERE EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 7.5 PARALLELE UND HYBRIDE ANSAETZE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 7.6 LERNENDE CLASSIFIER SYSTEME ...................... 158 8 TESTUMGEBUNGEN 163 8.1 AUFBAU EINER TESTUMGEBUNG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 8.2 FUNKTIONEN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 8.3 KOMBINATORISCHE OPTIMIERUNGSPROBLEME . . . . . . . . . . . . . . . 174 8.4 STRATEGIEENTWICKLUNG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 9.1 GRUNDPRINZIPIEN ............................ 179 9.2 FUZZY- MENGEN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 9.3 FUZZY-REGLER . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 9.4 FUZZY-KLASSIFIKATOREN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 9.5 FUZZY-CLUSTERANALYSE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 7.1 EVOL UTIONSSTRATEGIEN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 9 FUZZY-SYSTEME 179 10 KOMBINATIONEN EVOLUTIONAERER ALGORITHMEN MIT FUZZY-SYSTEMEN 194 10.1 FUZZY-REGLER-OPTIMIERUNG: EIN AUSFUEHRLICHES BEISPIEL . . . . . . . . 194 10.2 OPTIMIERUNG VON FUZZY-SYSTEMEN MIT EVOLUTIONAEREN ALGORITHMEN . . 208 10.3 FUZZY-CLUSTERING MIT EVOLUTIONAEREN ALGORITHMEN . . . . . . . . . . . 209 10.4 STEUERUNG EVOLUTIONAERER ALGORITHMEN MIT FUZZY-REGELN . . . . . . . 213 A ANHANG: BIOLOGISCHE EVOLUTION UND EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN 217 A.2 TERMINOLGIE DER EVOLUTIONAEREN ALGORITHMEN . . . . . . . . . . . . . . 226 B ANHANG: NP-VOLLSTAENDIGKEIT 227 B.L DIE KLASSE P . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228 B.2 DIE KLASSE NP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228 A.L DIE BIOLOGISCHE EVOLUTION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 LITERATURVERZEICHNIS 230 INDEX 249
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