Evolutionäre Algorithmen sind breit anwendbare Such- und Optimierungsverfahren, die auf abstrakter Ebene den Grundmechanismus von Variation und Selektion der natürlichen Evolution nachahmen.
Evolutionäre Algorithmen sind breit anwendbare Such- und Optimierungsverfahren, die auf abstrakter Ebene den Grundmechanismus von Variation und Selektion der natürlichen Evolution nachahmen.
Prof. Dr. Volker Nissen ist seit 2005 Professor für Wirtschaftsinformatik (Schwerpunkt Dienstleistungsunternehmen) an der Technischen Universität Ilmenau. Zuvor war er viele Jahre in verschiedenen Funktionen der IT-Beratung tätig. Prof. Nissen ist Sprecher des Arbeitskreises IV-Beratung in der Gesellschaft für Informatik e.V. und Vorsitzender der Gesellschaft für Consulting Research e.V.
Inhaltsangabe
1 Einleitung.- 1.1 Gegenstand und Ziele der Arbeit.- 1.2 Aufbau der Arbeit.- 2 Kurzer Abriß relevanter Elemente der Evolutionstheorie.- 3 Evolutionäre Algorithmen (EA).- 3.1 Überblick und historischer Rückblick.- 3.2 Hauptformen Evolutionärer Algorithmen.- 3.3 Das Verhältnis von GA, ES und EP zur Evolutionstheorie, sowie Verfahrensvergleich und Unifizierung.- 4 Anwendungsbeispiele.- 4.1 Überblick.- 4.2 EA für das Quadratische Zuordnungsproblem und die Standortplanung.- 4.3 Evolutionäre Algorithmen für ein stochastisches Lagerhaltungsproblem.- 5 Betriebswirtschaftliche Anwendungsmöglichkeiten von Evolutionären Algorithmen.- 5.1 Überblick.- 5.2 Stand der Anwendung.- 5.3 Stärken und Schwächen von EA als Optimierungsverfahren und Rückschlüsse auf betriebswirtschaftliche Anwendungsmöglichkeiten.- 5.4 Hybridsysteme und betriebswirtschaftliche Anwendungsmöglichkeiten.- 6 Zusammenfassung.
1 Einleitung.- 1.1 Gegenstand und Ziele der Arbeit.- 1.2 Aufbau der Arbeit.- 2 Kurzer Abriß relevanter Elemente der Evolutionstheorie.- 3 Evolutionäre Algorithmen (EA).- 3.1 Überblick und historischer Rückblick.- 3.2 Hauptformen Evolutionärer Algorithmen.- 3.3 Das Verhältnis von GA, ES und EP zur Evolutionstheorie, sowie Verfahrensvergleich und Unifizierung.- 4 Anwendungsbeispiele.- 4.1 Überblick.- 4.2 EA für das Quadratische Zuordnungsproblem und die Standortplanung.- 4.3 Evolutionäre Algorithmen für ein stochastisches Lagerhaltungsproblem.- 5 Betriebswirtschaftliche Anwendungsmöglichkeiten von Evolutionären Algorithmen.- 5.1 Überblick.- 5.2 Stand der Anwendung.- 5.3 Stärken und Schwächen von EA als Optimierungsverfahren und Rückschlüsse auf betriebswirtschaftliche Anwendungsmöglichkeiten.- 5.4 Hybridsysteme und betriebswirtschaftliche Anwendungsmöglichkeiten.- 6 Zusammenfassung.
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