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URN: urn:nbn:de:swb:90-AAA308620026

Ameisenalgorithmen. Optimierung und Modellierung [online]

Merkle, Daniel

Abstract:

Kurzfassung

Ameisenalgorithmen gehören zur Klasse der populationsbasierten
zufallsgesteuerten Suchverfahren für die Lösung kombinatorischer
Optimierungsprobleme und sind inspiriert von Vorgehensweisen,
die Ameisenkolonien bei der Suche nach Nahrung verwenden. Durch
indirekte Kommunikation mittels Duftstoffmarkierung gelangen die
Ameisen in einem Prozess der Wegoptimierung schnell zu
Nahrungsquellen. Im algorithmischen Analogon wählen künstliche
Ameisen im Entscheidungsgraphen des zugrunde liegenden
Optimierungsproblems iterativ Wege, die zunehmend besseren
Lösungen entsprechen.
In dieser Arbeit werden gezielt Verfahrensmodifikationen und
Erweiterungen der herkömmlichen Ameisenalgorithmen vorgestellt,
die für bestimmte Problemklassen zu einem deutlich besseren
Optimierungsverhalten führen.
Insbesondere betrifft dies die Auswertung der gespeicherten
Duftstoffinformation und die Entscheidungsreihenfolgen, die eine
künstliche Ameise beim Aufbau einer Lösung durchläuft. Die
erfolgreiche Anwendung der entwickelten Methoden wird jeweils
anhand einfacher Probleme gezeigt, die charakteristische
Eigenschaften schwieriger Probleme widerspieg ... mehr


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2002
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 30862002
Erscheinungsvermerk Fak. f. Wirtschaftswissenschaften, Diss. v. 25.7.2002.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI)
Institut Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Prüfungsdaten Diss. v. 25.7.2002
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