Einführung in Evolutionäre Algorithmen
Optimierung nach dem Vorbild der Evolution
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1 Überblick und thematische Einordnung.- 1.1 Grundelemente der Evolutionstheorie.- 1.2 Zur Historie der Evolutionären Algorithmen.- 1.3 Wichtige Fachbegriffe und allgemeines EA-Ablaufschema.- 1.4 Thematische Einordnung.- 1.5 Literatur zum Kapitel 1.- 1.6 Aufgaben zum Kapitel 1.- 2 Genetische Algorithmen.- 2.1 Grundkonzept.- 2.2 Erweiterungen.- 2.3 Ausgewählte Ergebnisse der GA-Theorie.- 2.4 Literatur zum Kapitel 2.- 2.5 Aufgaben zum Kapitel 2.- 3 Genetische Programmierung.- 3.1 Grundkonzept.- 3.2 Erweiterungen.- 3.3 Ausgewählte Ergebnisse der GP-Theorie.- 3.4 Literatur zum Kapitel 3.- 3.5 ...
1 Überblick und thematische Einordnung.- 1.1 Grundelemente der Evolutionstheorie.- 1.2 Zur Historie der Evolutionären Algorithmen.- 1.3 Wichtige Fachbegriffe und allgemeines EA-Ablaufschema.- 1.4 Thematische Einordnung.- 1.5 Literatur zum Kapitel 1.- 1.6 Aufgaben zum Kapitel 1.- 2 Genetische Algorithmen.- 2.1 Grundkonzept.- 2.2 Erweiterungen.- 2.3 Ausgewählte Ergebnisse der GA-Theorie.- 2.4 Literatur zum Kapitel 2.- 2.5 Aufgaben zum Kapitel 2.- 3 Genetische Programmierung.- 3.1 Grundkonzept.- 3.2 Erweiterungen.- 3.3 Ausgewählte Ergebnisse der GP-Theorie.- 3.4 Literatur zum Kapitel 3.- 3.5 Aufgaben zum Kapitel 3.- 4 Evolutionsstrategien.- 4.1 Grundkonzept.- 4.2 Erweiterungen.- 4.3 Ausgewählte Ergebnisse der ES-Theorie.- 4.4 Literatur zum Kapitel 4.- 4.5 Aufgaben zum Kapitel 4.- 5 Evolutionäre Programmierung.- 5.1 Grundkonzept.- 5.2 Erweiterungen.- 5.3 Ausgewählte Ergebnisse der EP-Theorie.- 5.4 Literatur zum Kapitel 5.- 5.5 Aufgaben zum Kapitel 5.- 6 EA nah verwandte Optimierungsmethoden.- 6.1 Simulated Annealing.- 6.2 Threshold Accepting.- 6.3 Sintflut-Algorithmus und Record-to-Record-Travel.- 6.4 Bezüge der hier dargestellten Methoden zu EA.- 6.5 Literatur zum Kapitel 6.- 6.6 Aufgaben zum Kapitel 6.- 7 Vergleich und Beurteilung von EA.- 7.1 Gegenüberstellung der EA-Hauptströmungen.- 7.2 EA als Optimierungsmethode.- 7.3 Einige spezifische Stärken und Schwächen von GP.- 7.4 Parallelisierbarkeit von EA.- 7.5 Rückschlüsse für praktische Optimierungsanwendungen.- 7.6 Literatur zum Kapitel 7.- 7.7 Aufgaben zum Kapitel 7.- 8 Hybridsysteme.- 8.1 Lernende Classifier Systeme.- 8.2 Neuroevolutionäre Systeme.- 8.3 Fuzzyevolutionäre Systeme.- 8.4 Literatur zum Kapitel 8.- 8.5 Aufgaben zum Kapitel 8.- 9 Ausblick.- 9.1 Weiterführende Literatur zum Kapitel 9.- AnhangA: Elektronische Informationen zu EA.- Electronic Mail Diskussionslisten.- NetNews-Gruppe.- EvoNet.- Elektronische Archive.- Anhang B: Testdaten-Bibliotheken.- Verzeichnis wichtiger Abkürzungen.
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