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Nature-Inspired Optimization Methods

Shukla, Pradyumn Kumar

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Abstract:
Viele Optimierungsprobleme sind zu komplex, um sie optimal lösen zu können. Hier werden immer häufiger stochastische, auf Prinzipien der Natur basierende Heuristiken eingesetzt, wie beispielsweise Evolutionäre Algorithmen, Ameisenalgorithmen oder Simulated Annealing. Sie sind sehr breit einsetzbar und haben sich in der Praxis als sehr wirkungsvoll erwiesen. In der Vorlesung werden solche naturanalogen Optimierungsverfahren vorgestellt, analysiert und miteinander verglichen.


Zugehörige Institution(en) am KIT KIT-Bibliothek (BIB)
Publikationstyp Audio & Video
Publikationsdatum 11.01.2012
Erstellungsdatum 11.01.2012
Sprache Englisch
DOI 10.5445/DIVA/2012-23
Identifikator KITopen-ID: 1000110365
Lizenz KITopen-Lizenz
Serie Nature-Inspired Optimization Methods, WS 2011/2012, Vorlesungen
Folge 10
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