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Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.
Table des matières
Klassen von Optimierungsproblemen.- Klassische Optimierungsmethoden.- Naturanaloge Optimierungen.- Optimierung von neuronalen Netzen.- Neuronale kombinatorische Optimierung .
A propos de l'auteur
Prof. Dr. Ralf Hollstein lehrte an der Universität Paderborn und bis zu seiner Emeritierung an der TH Bingen im Bereich Mathematik und Computational Intelligence.
Résumé
Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.
