Operations Research und Künstliche Intelligenz:
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München
UVK Verlag
[2019]
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INHALTSUEBERSICHT
VORWORT
.
5
TEIL
I
OPERATIONS
RESEARCH
.
15
1
GRUNDBEGRIFFE
DES
OPERATIONS
RESEARCH
.
17
2
LINEARE
OPTIMIERUNG
.
29
3
GRAPHENTHEORIE
.
71
4
KOMBINATORISCHE
OPTIMIERUNG
.
89
TEIL
II
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
133
5
GRUNDBEGRIFFE
DER
KUENSTLICHEN
INTELLIGENZ
.
135
6
GENETISCHE
ALGORITHMEN
.
141
7
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
.
186
8
MULTIAGENTEN-PLANEN
.
211
9
SCHWARMINTELLIGENZ
.
269
10
AMEISENALGORITHMEN
.
284
11
SUPPORT-V
EKTOR-MASCHINEN
.
304
LITERATUR
.
347
INDEX
.
355
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT
.
5
TEIL
I
OPERATIONS
RESEARCH
.
15
1
GRUNDBEGRIFFE
DES
OPERATIONS
RESEARCH
.
17
1.1
SCHLAGWOERTER
UND
PRUEFUNGSTIPPS
.
17
1.2
EINLEITUNG
.
17
1.3
GRUNDLEGENDE
BEGRIFFE
.
20
1.4
AUFGABEN
.
25
2
LINEARE
OPTIMIERUNG
.
29
2.1
SCHLAGWOERTER
UND
PRUEFUNGSTIPPS
.
29
2.2
EINFUEHRUNG
.
30
2.3
MODELL
DER
LINEAREN
OPTIMIERUNG
.
31
2.4
GRAPHISCHE
LOESUNG
BEI
ZWEI
VARIABLEN
.
35
2.5
DER
SIMPLEX-ALGORITHMUS.
38
2.6
BESONDERE
SITUATIONEN
BEIM SIMPLEX-ALGORITHMUS
.
45
2.7
DER
ERWEITERTE
SIMPLEX-ALGORITHMUS
.
46
2.8
DER
DUALE
SIMPLEX-ALGORITHMUS
.
50
2.9
GANZZAHLIGE
OPTIMIERUNG
UND
BRANCH-AND-BOUND-METHODE
.
57
2.10
AUFGABEN
.
65
3
GRAPHENTHEORIE
.
71
3.1
SCHLAGWOERTER
UND
PRUEFUNGSTIPPS
.
71
3.2
EINFUEHRUNG
.
71
3.3
BAEUME
.
79
3.4
AUFGABEN
.
87
4
KOMBINATORISCHE
OPTIMIERUNG
.
89
4.1
SCHLAGWOERTER
UND
PRUEFUENGSTIPPS
.
89
4.2
GRUNDBEGRIFFE
.
89
4.3
RUNDREISEPROBLEM
.
93
4.4
PROJEKT-SCHEDULING-PROBLEM
.
103
4.5
STANDORTPROBLEM
.
113
12
INHALTSVERZEICHNIS
4.6
LOSGROESSENPROBLEM
.
117
4.7
AUFGABEN
.
125
TEIL
II
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
133
5
GRUNDBEGRIFFE
DER
KUENSTLICHEN
INTELLIGENZ
.
135
5.1
SCHLAGWOERTER
UND
PRUEFUNGSTIPPS
.
135
5.2
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
135
5.3
INTELLIGENTE
AGENTEN
.
138
5.4
MULTIAGENTENSYSTEME
.
138
6
GENETISCHE
ALGORITHMEN
.
141
6.1
SCHLAGWOERTER
UND
PRUEFUNGSTIPPS
.
141
6.2
GRUNDLEGENDE
IDEEN
.
141
6.3
INDIVIDUEN
.
143
6.4
POPULATIONSBASIERTER
ABLAUF.
.
150
6.5
FITNESS,
SELEKTION
UND
ERSETZUNG
.
158
6.6
INITIALISIERUNG,
REPRODUKTION,
CROSSOVER
UND
MUTATION
.
166
6.7
KALIBRIERUNG
.
170
6.8
FALLSTUDIE
LOSGROESSENPROBLEM
.
170
6.9
FALLSTUDIE:
CLUSTERING.
175
6.10
AUFGABEN
.
183
7
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
.
186
7.1
SCHLAGWOERTER
UND PRUEFUNGSTIPPS
.
186
7.2
KONZEPTE
.
186
7.3
BEISPIELE.
188
7.4
NORMALVERTEILTE
ZUFALLSZAHLEN
.
189
7.5
(1+1)
-EVOLUTIONSSTRATEGIE
.
191
7.6
POPULATIONSBASIERTE
EVOLUTIONSSTRATEGIE
.
199
7.7
AUFGABEN
.
209
8
MULTIAGENTEN-PLANEN
.
211
8.1
SCHLAGWOERTER
UND
PRUEFUNGSTIPPS
.
211
8.2
DEZENTRALE
PLANUNG
DURCH
MEHRERE
AGENTEN
.
212
8.3
KOORDINATION
DURCH
VERHANDLUNG
.
219
INHALTSVERZEICHNIS
13
8.4
DEZENTRALES
REIHENFOLGEPROBLEM
.
227
8.5
LOKALER
V
ERHANDLUNGSMECHANISMUS
.
237
8.6
DEZENTRALES
LOSGROESSENPROBLEM
.
244
8.7
GENETISCHER
VERHANDLUNGSMECHANISMUS
.
249
8.8
AUFGABEN
.
264
9
SCHWARMINTELLIGENZ
.
269
9.1
SCHLAGWOERTER
UND
PRUEFUNGSTIPPS
.
269
9.2
DEFINITION
UND
ANWENDUNGEN
.
269
9.3
SCHWARM-SIMULATION
.
270
9.4
AUFGABEN
.
282
10
AMEISENALGORITHMEN
.
284
10.1
SCHLAGWOERTER
UND
PRUEFUNGSTIPPS
.
284
10.2
VORBILD
NATUR
.
284
10.3
GRAPHEN
UND
PHEROMONE
.
285
10.4
KUENSTLICHE
AMEISEN
.
287
10.5
VERFAHRENSABLAUF.
.
296
10.6
LERNEN
MIT
PHEROMONEN
.
298
10.7
KALIBRIERUNG
UND
ANPASSUNG
.
301
10.8
AUFGABEN
.
301
11
SUPPORT-VEKTOR-MASCHINEN
.
304
11.1
SCHLAGWOERTER
UND
PRUEFUNGSTIPPS
.
304
11.2
LERNENDE
KLASSIFIKATION
.
304
11.3
IDEE
DER
SUPPORT-VEKTOR-MASCHINEN
.
308
11.4
LINEARE
SUPPORT-VEKTOR-MASCHINEN
(MODELL
I)
.
310
11.5
LINEARE
SUPPORT-VEKTOR-MASCHINEN
(MODELL
II)
.
320
11.6
TRAINING
EINER
SUPPORT-VEKTOR-MASCHINE
.
327
11.7
NICHT-LINEARE
SUPPORT-VEKTOR-MASCHINEN
(MODELL
III)
.
331
11.8
EVOLUTIONSSTRATEGIE
.
340
11.9
AUFGABEN
.
344
LITERATUR
.
347
INDEX
.
355 |
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