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Beschreibung
Dieses Lehrbuch aus dem KI-Themenfeld richtet sich an Wirtschaftsinformatiker und Informatiker, ferner an Ingenieure und OR-Spezialisten. Es bietet eine umfassende methodisch orientierte Einführung in das Optimieren mit Evolutionären Algorithmen. Dazu gehören vor allem Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, Genetische bzw. Evolutionäre Programmierung. Wichtige Ergebnisse der Theorie werden in gut verständlicher Form wiedergegeben. Zahlreiche Abbildungen und Beispiele sowie Hinweise auf Quellen im Internet und Testdaten ergänzen den Text. Das Buch kann als Grundlage zur Entwicklung eigener Anwendungen dienen oder als begleitender Text für Lehrveranstaltungen.
Dieses Lehrbuch aus dem KI-Themenfeld richtet sich an Wirtschaftsinformatiker und Informatiker, ferner an Ingenieure und OR-Spezialisten. Es bietet eine umfassende methodisch orientierte Einführung in das Optimieren mit Evolutionären Algorithmen. Dazu gehören vor allem Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, Genetische bzw. Evolutionäre Programmierung. Wichtige Ergebnisse der Theorie werden in gut verständlicher Form wiedergegeben. Zahlreiche Abbildungen und Beispiele sowie Hinweise auf Quellen im Internet und Testdaten ergänzen den Text. Das Buch kann als Grundlage zur Entwicklung eigener Anwendungen dienen oder als begleitender Text für Lehrveranstaltungen.
Über den Autor
Dr. Volker Nissen ist wissenschaftlicher Assistent am Institut für Wirtschaftsinformatik der Georg-August-Universität Göttingen. Er ist Mitherausgeber der IEEE Transactions on Evolutionary Computation und publizierte zwei Bücher sowie diverse Fachbeiträge zu Evolutionären Algorithmen. Dr. Nissen ist Sprecher des Arbeitskreises Softcomputing in der Betriebswirtschaft der AG Fuzzy Logik und Softcomputing Norddeutschland.
Zusammenfassung
Lehrbuch zum Thema
Evolutionäre Algorithmen
Inhaltsverzeichnis
1 Überblick und thematische Einordnung.- 1.1 Grundelemente der Evolutionstheorie.- 1.2 Zur Historie der Evolutionären Algorithmen.- 1.3 Wichtige Fachbegriffe und allgemeines EA-Ablaufschema.- 1.4 Thematische Einordnung.- 1.5 Literatur zum Kapitel 1.- 1.6 Aufgaben zum Kapitel 1.- 2 Genetische Algorithmen.- 2.1 Grundkonzept.- 2.2 Erweiterungen.- 2.3 Ausgewählte Ergebnisse der GA-Theorie.- 2.4 Literatur zum Kapitel 2.- 2.5 Aufgaben zum Kapitel 2.- 3 Genetische Programmierung.- 3.1 Grundkonzept.- 3.2 Erweiterungen.- 3.3 Ausgewählte Ergebnisse der GP-Theorie.- 3.4 Literatur zum Kapitel 3.- 3.5 Aufgaben zum Kapitel 3.- 4 Evolutionsstrategien.- 4.1 Grundkonzept.- 4.2 Erweiterungen.- 4.3 Ausgewählte Ergebnisse der ES-Theorie.- 4.4 Literatur zum Kapitel 4.- 4.5 Aufgaben zum Kapitel 4.- 5 Evolutionäre Programmierung.- 5.1 Grundkonzept.- 5.2 Erweiterungen.- 5.3 Ausgewählte Ergebnisse der EP-Theorie.- 5.4 Literatur zum Kapitel 5.- 5.5 Aufgaben zum Kapitel 5.- 6 EA nah verwandte Optimierungsmethoden.- 6.1 Simulated Annealing.- 6.2 Threshold Accepting.- 6.3 Sintflut-Algorithmus und Record-to-Record-Travel.- 6.4 Bezüge der hier dargestellten Methoden zu EA.- 6.5 Literatur zum Kapitel 6.- 6.6 Aufgaben zum Kapitel 6.- 7 Vergleich und Beurteilung von EA.- 7.1 Gegenüberstellung der EA-Hauptströmungen.- 7.2 EA als Optimierungsmethode.- 7.3 Einige spezifische Stärken und Schwächen von GP.- 7.4 Parallelisierbarkeit von EA.- 7.5 Rückschlüsse für praktische Optimierungsanwendungen.- 7.6 Literatur zum Kapitel 7.- 7.7 Aufgaben zum Kapitel 7.- 8 Hybridsysteme.- 8.1 Lernende Classifier Systeme.- 8.2 Neuroevolutionäre Systeme.- 8.3 Fuzzyevolutionäre Systeme.- 8.4 Literatur zum Kapitel 8.- 8.5 Aufgaben zum Kapitel 8.- 9 Ausblick.- 9.1 Weiterführende Literatur zum Kapitel 9.- AnhangA: Elektronische Informationen zu EA.- Electronic Mail Diskussionslisten.- NetNews-Gruppe.- EvoNet.- Elektronische Archive.- Anhang B: Testdaten-Bibliotheken.- Verzeichnis wichtiger Abkürzungen.
Details
Erscheinungsjahr: | 1997 |
---|---|
Fachbereich: | Programmiersprachen |
Genre: | Informatik, Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik |
Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
Medium: | Taschenbuch |
Reihe: | Computational Intelligence |
Inhalt: |
x
345 S. 54 s/w Illustr. 345 S. 54 Abb. |
ISBN-13: | 9783528054991 |
ISBN-10: | 3528054999 |
Sprache: | Deutsch |
Ausstattung / Beilage: | Paperback |
Einband: | Kartoniert / Broschiert |
Autor: | Nissen, Volker |
Herausgeber: | Wolfgang Bibel/Rudolf Kruse |
Hersteller: |
Vieweg & Teubner
Vieweg+Teubner Verlag Computational Intelligence |
Verantwortliche Person für die EU: | Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Straße 46, D-65189 Wiesbaden, juergen.hartmann@springer.com |
Maße: | 210 x 148 x 20 mm |
Von/Mit: | Volker Nissen |
Erscheinungsdatum: | 01.01.1997 |
Gewicht: | 0,471 kg |
Über den Autor
Dr. Volker Nissen ist wissenschaftlicher Assistent am Institut für Wirtschaftsinformatik der Georg-August-Universität Göttingen. Er ist Mitherausgeber der IEEE Transactions on Evolutionary Computation und publizierte zwei Bücher sowie diverse Fachbeiträge zu Evolutionären Algorithmen. Dr. Nissen ist Sprecher des Arbeitskreises Softcomputing in der Betriebswirtschaft der AG Fuzzy Logik und Softcomputing Norddeutschland.
Zusammenfassung
Lehrbuch zum Thema
Evolutionäre Algorithmen
Inhaltsverzeichnis
1 Überblick und thematische Einordnung.- 1.1 Grundelemente der Evolutionstheorie.- 1.2 Zur Historie der Evolutionären Algorithmen.- 1.3 Wichtige Fachbegriffe und allgemeines EA-Ablaufschema.- 1.4 Thematische Einordnung.- 1.5 Literatur zum Kapitel 1.- 1.6 Aufgaben zum Kapitel 1.- 2 Genetische Algorithmen.- 2.1 Grundkonzept.- 2.2 Erweiterungen.- 2.3 Ausgewählte Ergebnisse der GA-Theorie.- 2.4 Literatur zum Kapitel 2.- 2.5 Aufgaben zum Kapitel 2.- 3 Genetische Programmierung.- 3.1 Grundkonzept.- 3.2 Erweiterungen.- 3.3 Ausgewählte Ergebnisse der GP-Theorie.- 3.4 Literatur zum Kapitel 3.- 3.5 Aufgaben zum Kapitel 3.- 4 Evolutionsstrategien.- 4.1 Grundkonzept.- 4.2 Erweiterungen.- 4.3 Ausgewählte Ergebnisse der ES-Theorie.- 4.4 Literatur zum Kapitel 4.- 4.5 Aufgaben zum Kapitel 4.- 5 Evolutionäre Programmierung.- 5.1 Grundkonzept.- 5.2 Erweiterungen.- 5.3 Ausgewählte Ergebnisse der EP-Theorie.- 5.4 Literatur zum Kapitel 5.- 5.5 Aufgaben zum Kapitel 5.- 6 EA nah verwandte Optimierungsmethoden.- 6.1 Simulated Annealing.- 6.2 Threshold Accepting.- 6.3 Sintflut-Algorithmus und Record-to-Record-Travel.- 6.4 Bezüge der hier dargestellten Methoden zu EA.- 6.5 Literatur zum Kapitel 6.- 6.6 Aufgaben zum Kapitel 6.- 7 Vergleich und Beurteilung von EA.- 7.1 Gegenüberstellung der EA-Hauptströmungen.- 7.2 EA als Optimierungsmethode.- 7.3 Einige spezifische Stärken und Schwächen von GP.- 7.4 Parallelisierbarkeit von EA.- 7.5 Rückschlüsse für praktische Optimierungsanwendungen.- 7.6 Literatur zum Kapitel 7.- 7.7 Aufgaben zum Kapitel 7.- 8 Hybridsysteme.- 8.1 Lernende Classifier Systeme.- 8.2 Neuroevolutionäre Systeme.- 8.3 Fuzzyevolutionäre Systeme.- 8.4 Literatur zum Kapitel 8.- 8.5 Aufgaben zum Kapitel 8.- 9 Ausblick.- 9.1 Weiterführende Literatur zum Kapitel 9.- AnhangA: Elektronische Informationen zu EA.- Electronic Mail Diskussionslisten.- NetNews-Gruppe.- EvoNet.- Elektronische Archive.- Anhang B: Testdaten-Bibliotheken.- Verzeichnis wichtiger Abkürzungen.
Details
Erscheinungsjahr: | 1997 |
---|---|
Fachbereich: | Programmiersprachen |
Genre: | Informatik, Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik |
Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
Medium: | Taschenbuch |
Reihe: | Computational Intelligence |
Inhalt: |
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345 S. 54 s/w Illustr. 345 S. 54 Abb. |
ISBN-13: | 9783528054991 |
ISBN-10: | 3528054999 |
Sprache: | Deutsch |
Ausstattung / Beilage: | Paperback |
Einband: | Kartoniert / Broschiert |
Autor: | Nissen, Volker |
Herausgeber: | Wolfgang Bibel/Rudolf Kruse |
Hersteller: |
Vieweg & Teubner
Vieweg+Teubner Verlag Computational Intelligence |
Verantwortliche Person für die EU: | Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Straße 46, D-65189 Wiesbaden, juergen.hartmann@springer.com |
Maße: | 210 x 148 x 20 mm |
Von/Mit: | Volker Nissen |
Erscheinungsdatum: | 01.01.1997 |
Gewicht: | 0,471 kg |
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