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2022 | OriginalPaper | Chapter

5. Und er würfelt doch: Monte-Carlo-Verfahren der globalen Optimierung

Author : Frank-Michael Dittes

Published in: Optimierung

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel werden verschiedene Methoden vorgestellt, das globale Optimum der Bewertungsfunktion zu finden. Alle Verfahren basieren dabei auf dem Zufallsprinzip bei der Abtastung des Konfigurationsraums. Im Einzelnen diskutiere ich die simulierte Abkühlung, den Toleranzschwellenalgorithmus, das „ruin & recreate“, Sintflut- und Tabu-Suche sowie genetische Algorithmen und die demokratische Optimierung. Den Abschluss des Kapitels bildet eine kurze Diskussion von Optimierungsalgorithmen für Quantencomputer.

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Metadata
Title
Und er würfelt doch: Monte-Carlo-Verfahren der globalen Optimierung
Author
Frank-Michael Dittes
Copyright Year
2022
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-64906-0_5

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