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Nature-Inspired Optimization Methods, SS 2016, gehalten am 29.04.2016

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. Da die Verfahren üblicherweise sehr rechenintensiv sind, wird insbesondere auch auf die Parallelisierbarkeit eingegangen.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Publikationstyp Audio & Video
Publikationsdatum 02.05.2016
Erstellungsdatum 29.04.2016
Sprache Englisch
DOI 10.5445/DIVA/2016-292
Identifikator KITopen-ID: 1000113892
Lizenz KITopen-Lizenz
Serie Nature-Inspired Optimization Methods, SS 2016
Folge 1
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