Testumgebung zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit evolutionärer Algorithmen
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Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Veranstaltung: Operations Research, 4 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Seit Beginn der 1990 er Jahre haben Evolutionäre Algorithmen als universell anwendbare Verbesserungs- und Optimierungsstrategien eine weite Verbreitung in allen Bereichen von Wirtschaft und Forschung gefunden. Ihr großer Erfolg liegt u.a. in der Tatsache begründet, dass ihre Anwendung auf einem scheinbar einfachen und leicht nachvollziehbarem Prinzip, dem D...
Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Veranstaltung: Operations Research, 4 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract:
Seit Beginn der 1990 er Jahre haben Evolutionäre Algorithmen als universell anwendbare Verbesserungs- und Optimierungsstrategien eine weite Verbreitung in allen Bereichen von Wirtschaft und Forschung gefunden. Ihr großer Erfolg liegt u.a. in der Tatsache begründet, dass ihre Anwendung auf einem scheinbar einfachen und leicht nachvollziehbarem Prinzip, dem Darwinschen Evolutionsparadigma, oder etwas zugespitzt ausgedrückt, dem survival of the fittest basiert: Durch die Anwendung von Variation und Selektion auf eine Population von Lösungsalternativen werden nach dem Muster der Natur schrittweise bessere Lösungen gefunden und auf diese Weise Optima bestimmt oder zumindest approximiert.
Seit Beginn der 1990 er Jahre haben Evolutionäre Algorithmen als universell anwendbare Verbesserungs- und Optimierungsstrategien eine weite Verbreitung in allen Bereichen von Wirtschaft und Forschung gefunden. Ihr großer Erfolg liegt u.a. in der Tatsache begründet, dass ihre Anwendung auf einem scheinbar einfachen und leicht nachvollziehbarem Prinzip, dem Darwinschen Evolutionsparadigma, oder etwas zugespitzt ausgedrückt, dem survival of the fittest basiert: Durch die Anwendung von Variation und Selektion auf eine Population von Lösungsalternativen werden nach dem Muster der Natur schrittweise bessere Lösungen gefunden und auf diese Weise Optima bestimmt oder zumindest approximiert.
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