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2018 | OriginalPaper | Chapter

5. Naturinspirierte Optimierung

Authors : Christian Grimme, Jakob Bossek

Published in: Einführung in die Optimierung

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Thema dieses Kapitels sind von der Natur inspirierte algorithmische Konzepte und Verfahren. Aufbauend auf den Ideen der modernen Evolutionstheorie (nach Darwin) und der systematischen Einbindung von Zufall wird in das Gebiet der evolutionären Algorithmen eingeführt. Für diese inzwischen weit verbreiteten und akzeptierten Verfahren wird eine praxisorientierte Grundlage gelegt. Das Kapitel schließt mit der Präsentation von Verfahren, welche das Verhalten von Schwärmen und Kolonien imitieren, um Optimierungsprobleme zu lösen.

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Footnotes
1
Darwin 1859, Kap. 4, S. 51: The Origin of Species.
 
2
Obwohl die ersten Evolutionsstrategien ganzzahlige Repräsentationen hatten, werden ES heutzutage meist (wenn überhaupt unterschieden wird) mit reellwertigen Repräsentationen in Verbindung gebracht.
 
Literature
1.
go back to reference Dorigo, M., Maniezzo, V., Colorni, A.: Ant system: optimization by a colony of cooperating ants. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. B Cybern. 26(1), 29–41 (1996)CrossRef Dorigo, M., Maniezzo, V., Colorni, A.: Ant system: optimization by a colony of cooperating ants. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. B Cybern. 26(1), 29–41 (1996)CrossRef
2.
go back to reference Nachtigall, W.: Bionik, Grundlagen und Beispiele für Ingenieure und Naturwissenschaftler, 2. Aufl. Springer, Berlin (2002) Nachtigall, W.: Bionik, Grundlagen und Beispiele für Ingenieure und Naturwissenschaftler, 2. Aufl. Springer, Berlin (2002)
3.
go back to reference Schwefel, H.P.: Evolution and Optimum Seeking. Wiley, New York (1995)MATH Schwefel, H.P.: Evolution and Optimum Seeking. Wiley, New York (1995)MATH
Metadata
Title
Naturinspirierte Optimierung
Authors
Christian Grimme
Jakob Bossek
Copyright Year
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-21151-6_5

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