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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

1. Introduction

verfasst von : Thomas Bäck, Christophe Foussette, Peter Krause

Erschienen in: Contemporary Evolution Strategies

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Today, in 2013, when this small book is being written, evolutionary algorithms are established as a well-known and widely used class of heuristics, inspired by the model of organic evolution, for solving optimization problems. And this really means that these algorithms are regularly used in real-world applications, and some algorithmic variants have been incorporated into standardized off-the-shelf software toolboxes. Between 1990—when the first author of this book entered into the field which was known under the term “genetic algorithms” only—and today, the field has seen tremendous development and has earned enormous scientific recognition.

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Fußnoten
1
As the reader will realize, the numbers used here are still much larger than what would often be available in real-world applications (up to a few hundreds), but they are much smaller than what is typically used for comparing algorithms.
 
2
For Black-Box-Optimization Benchmarking (BBOB) [34], the recommended number of function evaluations is 106 n, for n-dimensional test problems.
 
Literatur
8.
T. Bäck, Evolutionary Algorithms in Theory and Practice (Oxford University Press, New York, 1996)
9.
T. Bäck, D.B. Fogel, Z. Michalewicz, Evolutionary Computation 1: Basic Algorithms and Operators (Taylor & Francis, New York, 2000)
10.
T. Bäck, D.B. Fogel, Z. Michalewicz, Evolutionary Computation 2: Advanced Algorithms and Operators. Evolutionary Computation (Taylor & Francis, New York, 2000)
19.
C. Darwin, On the Origin of Species by Means of Natural Selection: Or, The Preservation of Favoured Races in the Struggle for Life (J. Murray, London, 1860)
31.
N. Hansen, A. Ostermeier, Adapting arbitrary normal mutation distributions in evolution strategies: the covariance matrix adaptation, in Proceedings of the 1996 IEEE International Conference on Evolutionary Computation (ICEC’96), Nagoya, ed. by Y. Davidor et al. (IEEE, Piscataway, 1996), pp. 312–317
34.
N. Hansen, A. Auger, S. Finck, R. Ros, Real-parameter black-box optimization benchmarking 2010: experimental setup. Research report RR-7215, INRIA, 2010
51.
I. Rechenberg, Cybernetic solution path of an experimental problem. Royal Aircraft Establishment, Library Translation 1122, Farnborough, 1965
52.
I. Rechenberg, Evolutionsstrategie: Optimierung Technischer Systeme nach Prinzipien der biologischen Evolution (Frommann-Holzboog, Stuttgart, 1973)
59.
H.-P. Schwefel, Kybernetische Evolution als Strategie der experimentellen Forschung in der Strömungstechnik. Diplomarbeit, Technische Universität Berlin, Hermann Föttinger–Institut für Strömungstechnik, 1964
62.
H.-P. Schwefel, Numerical Optimization of Computer Models (Wiley, Chichester, 1981)
Metadaten
Titel
Introduction
verfasst von
Thomas Bäck
Christophe Foussette
Peter Krause
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Contemporary Evolution Strategies

Print ISBN: 978-3-642-40136-7

Electronic ISBN: 978-3-642-40137-4

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-40137-4_1