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Evolutionäre Algorithmen

Genetische Algorithmen. Strategien und Optimierungsverfahren. Beispielanwendungen
BuchKartoniert, Paperback
252 Seiten
Deutsch
Vieweg+Teubnererschienen am29.07.2004
Evolutionare Algorithmen bilden eine Klasse sehr universeller Werkzeuge zur Loesung von Optimierungsproblemen. Mit diesem Buch lernen Sie alles Wesentliche uber dieses spannende Gebiet - ausgehend von den Grundlagen bis hin in die Anwendung. Es geht um Techniken wie genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien und genetische Programmierung. Gewinnen Sie ein klares Verstandnis der zugrunde liegenden strategischen Arbeitsweise der einzelnen Algorithmen. Dies schafft die Voraussetzung fur den effizienten Einsatz der Optimierungsverfahren in der Praxis.mehr
Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR32,99
E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
EUR24,27

Produkt

KlappentextEvolutionare Algorithmen bilden eine Klasse sehr universeller Werkzeuge zur Loesung von Optimierungsproblemen. Mit diesem Buch lernen Sie alles Wesentliche uber dieses spannende Gebiet - ausgehend von den Grundlagen bis hin in die Anwendung. Es geht um Techniken wie genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien und genetische Programmierung. Gewinnen Sie ein klares Verstandnis der zugrunde liegenden strategischen Arbeitsweise der einzelnen Algorithmen. Dies schafft die Voraussetzung fur den effizienten Einsatz der Optimierungsverfahren in der Praxis.
Zusammenfassung
Details
ISBN/GTIN978-3-528-05570-7
ProduktartBuch
EinbandartKartoniert, Paperback
Erscheinungsjahr2004
Erscheinungsdatum29.07.2004
ReiheComputational Intelligence
Seiten252 Seiten
SpracheDeutsch
Gewicht472 g
IllustrationenX, 252 S.
Artikel-Nr.10449522

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
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 Lösung des Optimierungsproblems.- 3.2 Gradientenverfahren.- 3.3 Newton-Verfahren.- 3.4 Optimierung mit Nebenbedingungen.- 3.5 Tabu-Suche.- 3.6 Greedy-Heuristiken.- 3.7 Hillclimbing.- 3.8 Simulated Annealing.- 3.9 Threshold Accepting.- 3.10 Sintflut-Algorithmus.- 3.11 Ameisenkolonieoptimierung.- 3.12 Grundsätzliche Elemente von Optimierungsstrategien.- 4 Genetische Algorithmen und Optimierung.- 4.1 Biologische Evolution.- 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 Problemangepasste Operatoren und Verfahren.- 6.1 Anwendungsbereich.- 6.2 Kodierung und Startpopulation.- 6.3 Fitnessfunktion.- 6.4 Selektion.- 6.5 Rekombination und Reparaturmechanismen.- 6.6 Mutation.- 6.7 Weitere Aspekte.- 6.8 Evolutionäre Algorithmen zur Optimierung von Flugrouten.- 7 Klassifizierung evolutionärer Algorithmen.- 7.1 Evolutionsstrategien.- 7.2 Evolutionäre Programmierung.- 7.3 Genetische Programmierung.- 7.4 Weitere evolutionäre Algorithmen.- 7.5 Parallele und hybride Ansätze.- 7.6 Lernende Classifier Systeme.- 8 Testumgebungen.- 8.1 Aufbau einer Testumgebung.- 8.2 Funktionen.- 8.3 Kombinatorische Optimierungsprobleme.- 8.4 Strategieentwicklung.- 9 Fuzzy-Systeme.- 9.1 Grundprinzipien.- 9.2 Fuzzy-Mengen.- 9.3 Fuzzy-Regler.- 9.4 Fuzzy-Klassifikatoren.- 9.5 Fuzzy-Clusteranalyse.- 10 Kombinationen evolutionärer Algorithmen mit Fuzzy-Systemen.- 10.1 Fuzzy-Regler-Optimierung: Ein ausführliches Beispiel.- 10.2Optimierung von Fuzzy-Systemen mit evolutionären Algorithmen.- 10.3 Fuzzy-Clustering mit evolutionären Algorithmen.- 10.4 Steuerung evolutionärer Algorithmen mit Fuzzy-Regeln.- A Anhang: Biologische Evolution und evolutionäre Algorithmen.- A.1 Die biologische Evolution.- A. 2 Terminolgie der evolutionären Algorithmen.- B Anhang: NP-Vollständigkeit.mehr
Prolog
Von der Evolution zu Optimierungsverfahrenmehr
Kritik
"/.../didaktisch gut aufgebaut. Man merkt die praktische Erfahrung der Autoren. Gute Beispielanwendungen."Prof. Dr. Jörg Schneider, FH Wilhelmshaven"/.../ gut verständliche Darstellung des Stoffs, mit vielen praktischen Beispielen untermauert."Prof. Dr. Hans-Jürgen Wagner, FH Regensburg"Die Aktualität der Inhalte und das Preis-/Leistungsverhältnis sind sehr gut!"Laszlò Hinsenkamp, HS Bremen"/.../ sehr gutes Buch, uneingeschränkt empfehlenswert. Die Webseite zum Buch ebenfalls."Dr. Hans Kestler, Universität Ulmmehr

Autor

Ingrid Gerdes, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, Braunschweig, entwickelt evolutionäre Algorithmen zur Optimierung von Flugrouten. Prof. Dr. Frank Klawonn ist an der FH Braunschweig (Bereich Data Mining, Fuzzy-Systeme, neuronale Netze und evolutionäre Algorithmen) tätig. Prof. Dr. Rudolf Kruse ist Leiter des Lehrstuhls für Neuro-Fuzzy-Systeme an der Universität Magdeburg.
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Gerdes, Ingrid