Einführung in Evolutionäre Algorithmen: Optimierung nach dem Vorbild der Evolution
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| Format: | Electronic eBook |
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| Published: |
Wiesbaden
Vieweg+Teubner Verlag
1997
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| Series: | Computational Intelligence
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| Online Access: | Volltext |
| Item Description: | Mit seinem Buch über die Entstehung der Arten verursachte Charles Darwin Mitte des vorigen Jahrhunderts eine heftige Kontroverse. Inzwischen ist die Vorstellung vom Prozeß der Evolution des Lebens auf der Erde immer weiter ins Allgemeingut übergegangen. Gleichzeitig hat sich der Evolutionsgedanke auch in vielen Bereichen außerhalb der Biologie etabliert. So spielt evolutionäres Gedankengut heute z. B. ein wichtige Rolle in Teilbereichen der Volkswirtschaftslehre, der Philosophie sowie in der Managementlehre. In jüngerer Zeit hat man erkannt, daß die Mechanismen der Evolution sich auch für Zwecke der praktischen Optimierung nutzen lassen. So berichtete z. B. die Süddeutsche Zeitung im Juni 1991 über erhebliche Einsparungen durch den Einsatz evolutionärer Optimierungsmethoden bei der Disposition und Maschinenbelegungsplanung im VWMotorenwerk Salzgitter. Solche Evolutionären Algorithmen haben durch ihr Lösungspotential bei komplexen Problemstellungen in den letzten Jahren Aufmerksamkeit erregt. Zunehmend sehen Unternehmen diese naturanalogen Methoden als strategisch bedeutsam an. Große Firmen, wie die Siemens AG, haben eigene Forschungsgruppen zu diesem Thema ins Leben gerufen. High-Tech Unternehmensberater erstellen maßgeschneiderte evolutionäre Problemlösungen. Im Finanzdienstleistungsbereich gibt es erste erfolgreiche Anwendungen von Evolutionären Algorithmen in der Datenanalyse, bei Klassifikations- und Prognosefragestellungen. Weitere Anwendungen betreffen so unterschiedliche Gebiete wie die Strukturoptimierung von Gerüsten, den Chip-Entwurf, Unterstützung beim Erstellen polizeilicher Phantomzeichnungen, oder die Steuerung autonomer Roboter. Vielfältig sind auch die Kombinationsmöglichkeiten mit anderen Ge bieten, beispielsweise künstlichen Neuronalen Netzen, regelbasierten Systemen oder der Fuzzy Set Theorie. Andererseits sollten Evolutionäre Algorithmen aber nicht als "Allheilmittel" mißverstanden werden |
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| ISBN: | 9783322938619 9783528054991 |
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| spelling | Nissen, Volker Verfasser aut Einführung in Evolutionäre Algorithmen Optimierung nach dem Vorbild der Evolution von Volker Nissen Wiesbaden Vieweg+Teubner Verlag 1997 1 Online-Ressource (X, 345S.) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Computational Intelligence Mit seinem Buch über die Entstehung der Arten verursachte Charles Darwin Mitte des vorigen Jahrhunderts eine heftige Kontroverse. Inzwischen ist die Vorstellung vom Prozeß der Evolution des Lebens auf der Erde immer weiter ins Allgemeingut übergegangen. Gleichzeitig hat sich der Evolutionsgedanke auch in vielen Bereichen außerhalb der Biologie etabliert. So spielt evolutionäres Gedankengut heute z. B. ein wichtige Rolle in Teilbereichen der Volkswirtschaftslehre, der Philosophie sowie in der Managementlehre. In jüngerer Zeit hat man erkannt, daß die Mechanismen der Evolution sich auch für Zwecke der praktischen Optimierung nutzen lassen. So berichtete z. B. die Süddeutsche Zeitung im Juni 1991 über erhebliche Einsparungen durch den Einsatz evolutionärer Optimierungsmethoden bei der Disposition und Maschinenbelegungsplanung im VWMotorenwerk Salzgitter. Solche Evolutionären Algorithmen haben durch ihr Lösungspotential bei komplexen Problemstellungen in den letzten Jahren Aufmerksamkeit erregt. Zunehmend sehen Unternehmen diese naturanalogen Methoden als strategisch bedeutsam an. Große Firmen, wie die Siemens AG, haben eigene Forschungsgruppen zu diesem Thema ins Leben gerufen. High-Tech Unternehmensberater erstellen maßgeschneiderte evolutionäre Problemlösungen. Im Finanzdienstleistungsbereich gibt es erste erfolgreiche Anwendungen von Evolutionären Algorithmen in der Datenanalyse, bei Klassifikations- und Prognosefragestellungen. Weitere Anwendungen betreffen so unterschiedliche Gebiete wie die Strukturoptimierung von Gerüsten, den Chip-Entwurf, Unterstützung beim Erstellen polizeilicher Phantomzeichnungen, oder die Steuerung autonomer Roboter. Vielfältig sind auch die Kombinationsmöglichkeiten mit anderen Ge bieten, beispielsweise künstlichen Neuronalen Netzen, regelbasierten Systemen oder der Fuzzy Set Theorie. Andererseits sollten Evolutionäre Algorithmen aber nicht als "Allheilmittel" mißverstanden werden Engineering Engineering, general Ingenieurwissenschaften Computersimulation (DE-588)4148259-1 gnd rswk-swf Evolutionärer Algorithmus (DE-588)4366912-8 gnd rswk-swf Evolution (DE-588)4071050-6 gnd rswk-swf Genetischer Algorithmus (DE-588)4265092-6 gnd rswk-swf Evolutionstheorie (DE-588)4071051-8 gnd rswk-swf 1\p (DE-588)4151278-9 Einführung gnd-content Genetischer Algorithmus (DE-588)4265092-6 s Evolutionstheorie (DE-588)4071051-8 s 2\p DE-604 Evolution (DE-588)4071050-6 s Computersimulation (DE-588)4148259-1 s 3\p DE-604 Evolutionärer Algorithmus (DE-588)4366912-8 s 4\p DE-604 https://doi.org/10.1007/978-3-322-93861-9 Verlag Volltext 1\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 2\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 3\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 4\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk |
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