2010, ISBN: 3640569652

Masterarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1,0, Fachhochschule Bielefeld (FB Ingenieurwissenschaften und Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstra… Plus…

Masterarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1,0, Fachhochschule Bielefeld (FB Ingenieurwissenschaften und Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines kooperativen Optimierungsverfahrens, d.h. mehrere Low-Level Heuristiken werden von einer High-Level Heuristik so gesteuert, dass sie ein Problem gemeinsam lösen. Gemeinsam lösen heißt hier, sie lösen sich ab, d.h. eine Low-Level Heuristik fängt dort an, wo die andere aufgehört hat.Warum ist eine kooperative Lösung aber sinnvoll? Die Nachbarschaftsstruktur einer komplexen Zielfunktion kann in verschiedenen Regionen der Zielfunktion sehr unterschiedlich sein. In unterschiedlichen Regionen eignen sich lokal eventuell jeweils andere Low-Level Heuristiken als anderswo, d.h. es gibt eventuell keine Erkundungs-Heuristik, die sich überall gleich gut eignet. Ein anderer Vorteil ist: Man hebt den Grad der Allgemeinheit des Suchverfahrens durch kooperative Suche, während ein Verfahren trotzdem (idealerweise) konkurrenzfähig zu Einzelverfahren bleibt. Allgemeinheit kann besonders für nicht-Experten von Vorteil sein, oder wenn wenig Wissen über die Problemstruktur vorhanden ist. In der Literatur spricht man häufig von Hyperstrategien, da Hyperstrategien auf einer noch höheren Abstraktionsebene arbeiten als die Metaheuristiken. Hyperstrategien operieren nicht auf Zielfunktionen, sondern sie verwalten Metaheuristiken.In der vorliegenden Arbeit erfolgt zunächst eine allgemeine Einführung über Optimierung und die eingesetzten Low-Level Heuristiken. Es folgt eine Literatur-Befragung über die generelle Struktur von Hyper-Heuristiken. Im Kern der Arbeit werden drei vom Autor selbst entwickelte kooperative Verfahren vorgestellt. Die zwei zuletzt entwickelten Verfahren werden im Rahmen der Evaluation statistisch verglichen. Media eBooks, 52 Seiten, Media > Books, GRIN Verlag, 2010<

2010, ISBN: 9783640569656

Masterarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1,0, Fachhochschule Bielefeld (FB Ingenieurwissenschaften und Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstra… Plus…

Masterarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1,0, Fachhochschule Bielefeld (FB Ingenieurwissenschaften und Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines kooperativen Optimierungsverfahrens, d.h. mehrere Low-Level Heuristiken werden von einer High-Level Heuristik so gesteuert, dass sie ein Problem gemeinsam lösen. Gemeinsam lösen heißt hier, sie lösen sich ab, d.h. eine Low-Level Heuristik fängt dort an, wo die andere aufgehört hat. Warum ist eine kooperative Lösung aber sinnvoll? Die Nachbarschaftsstruktur einer komplexen Zielfunktion kann in verschiedenen Regionen der Zielfunktion sehr unterschiedlich sein. In unterschiedlichen Regionen eignen sich lokal eventuell jeweils andere Low-Level Heuristiken als anderswo, d.h. es gibt eventuell keine Erkundungs-Heuristik, die sich überall gleich gut eignet. Ein anderer Vorteil ist: Man hebt den Grad der Allgemeinheit des Suchverfahrens durch kooperative Suche, während ein Verfahren trotzdem (idealerweise) konkurrenzfähig zu Einzelverfahren bleibt. Allgemeinheit kann besonders für nicht-Experten von Vorteil sein, oder wenn wenig Wissen über die Problemstruktur vorhanden ist. In der Literatur spricht man häufig von 'Hyperstrategien', da Hyperstrategien auf einer noch höheren Abstraktionsebene arbeiten als die 'Metaheuristiken'. Hyperstrategien operieren nicht auf Zielfunktionen, sondern sie verwalten Metaheuristiken. In der vorliegenden Arbeit erfolgt zunächst eine allgemeine Einführung über Optimierung und die eingesetzten Low-Level Heuristiken. Es folgt eine Literatur-Befragung über die generelle Struktur von Hyper-Heuristiken. Im Kern der Arbeit werden drei vom Autor selbst entwickelte kooperative Verfahren vorgestellt. Die zwei zuletzt entwickelten Verfahren werden im Rahmen der Evaluation statistisch verglichen. eBook Thomas Plehn ePUB, GRIN, 19.03.2010, GRIN, 2010<

2010, ISBN: 9783640569656

Masterarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1,0, Fachhochschule Bielefeld (FB Ingenieurwissenschaften und Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstra… Plus…

Masterarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1,0, Fachhochschule Bielefeld (FB Ingenieurwissenschaften und Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines kooperativen Optimierungsverfahrens, d.h. mehrere Low-Level Heuristiken werden von einer High-Level Heuristik so gesteuert, dass sie ein Problem gemeinsam lösen. Gemeinsam lösen heisst hier, sie lösen sich ab, d.h. eine Low-Level Heuristik fängt dort an, wo die andere aufgehört hat. Warum ist eine kooperative Lösung aber sinnvoll? Die Nachbarschaftsstruktur einer komplexen Zielfunktion kann in verschiedenen Regionen der Zielfunktion sehr unterschiedlich sein. In unterschiedlichen Regionen eignen sich lokal eventuell jeweils andere Low-Level Heuristiken als anderswo, d.h. es gibt eventuell keine Erkundungs-Heuristik, die sich überall gleich gut eignet. Ein anderer Vorteil ist: Man hebt den Grad der Allgemeinheit des Suchverfahrens durch kooperative Suche, während ein Verfahren trotzdem (idealerweise) konkurrenzfähig zu Einzelverfahren bleibt. Allgemeinheit kann besonders für nicht-Experten von Vorteil sein, oder wenn wenig Wissen über die Problemstruktur vorhanden ist. In der Literatur spricht man häufig von 'Hyperstrategien', da Hyperstrategien auf einer noch höheren Abstraktionsebene arbeiten als die 'Metaheuristiken'. Hyperstrategien operieren nicht auf Zielfunktionen, sondern sie verwalten Metaheuristiken. In der vorliegenden Arbeit erfolgt zunächst eine allgemeine Einführung über Optimierung und die eingesetzten Low-Level Heuristiken. Es folgt eine Literatur-Befragung über die generelle Struktur von Hyper-Heuristiken. Im Kern der Arbeit werden drei vom Autor selbst entwickelte kooperative Verfahren vorgestellt. Die zwei zuletzt entwickelten Verfahren werden im Rahmen der Evaluation statistisch verglichen. eBook Thomas Plehn 19.03.2010, GRIN, GRIN<

2010, ISBN: 9783640569656

Masterarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1,0, Fachhochschule Bielefeld (FB Ingenieurwissenschaften und Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstra… Plus…

Masterarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1,0, Fachhochschule Bielefeld (FB Ingenieurwissenschaften und Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines kooperativen Optimierungsverfahrens, d.h. mehrere Low-Level Heuristiken werden von einer High-Level Heuristik so gesteuert, dass sie ein Problem gemeinsam lösen. Gemeinsam lösen heisst hier, sie lösen sich ab, d.h. eine Low-Level Heuristik fängt dort an, wo die andere aufgehört hat. Warum ist eine kooperative Lösung aber sinnvoll? Die Nachbarschaftsstruktur einer komplexen Zielfunktion kann in verschiedenen Regionen der Zielfunktion sehr unterschiedlich sein. In unterschiedlichen Regionen eignen sich lokal eventuell jeweils andere Low-Level Heuristiken als anderswo, d.h. es gibt eventuell keine Erkundungs-Heuristik, die sich überall gleich gut eignet. Ein anderer Vorteil ist: Man hebt den Grad der Allgemeinheit des Suchverfahrens durch kooperative Suche, während ein Verfahren trotzdem (idealerweise) konkurrenzfähig zu Einzelverfahren bleibt. Allgemeinheit kann besonders für nicht-Experten von Vorteil sein, oder wenn wenig Wissen über die Problemstruktur vorhanden ist. In der Literatur spricht man häufig von 'Hyperstrategien', da Hyperstrategien auf einer noch höheren Abstraktionsebene arbeiten als die 'Metaheuristiken'. Hyperstrategien operieren nicht auf Zielfunktionen, sondern sie verwalten Metaheuristiken. In der vorliegenden Arbeit erfolgt zunächst eine allgemeine Einführung über Optimierung und die eingesetzten Low-Level Heuristiken. Es folgt eine Literatur-Befragung über die generelle Struktur von Hyper-Heuristiken. Im Kern der Arbeit werden drei vom Autor selbst entwickelte kooperative Verfahren vorgestellt. Die zwei zuletzt entwickelten Verfahren werden im Rahmen der Evaluation statistisch verglichen. eBooks , GRIN, GRIN<

ISBN: 9783640569656

Entwicklung und Evaluation von kooperativen Optimierungsverfahren ab 6.99 € als epub eBook: 1. Auflage. Aus dem Bereich: eBooks, Fachthemen & Wissenschaft, Mathematik, Medien > Bücher, En… Plus…

Entwicklung und Evaluation von kooperativen Optimierungsverfahren ab 6.99 € als epub eBook: 1. Auflage. Aus dem Bereich: eBooks, Fachthemen & Wissenschaft, Mathematik, Medien > Bücher, Entwicklung und Evaluation von kooperativen Optimierungsverfahren - eBook als epub von Thomas Plehn - GRIN Verlag - 9783640569656<