Metaheuristic Search Concepts (eBook, PDF) - Bögl, Michael; Zäpfel, Günther; Braune, Roland
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  • Format: PDF


The book gives an introduction to metaheuristics for students and practitioners. It requires no prior knowledge of the field, as the basic concepts are developed step by step from the bottom up using the knapsack problem and therefore allowing the user to concentrate on the main ideas of metaheuristics. The concepts are then expanded to concrete algorithms, which are described in detail. Then a systematization of the algorithms is established and compared with existing classification schemes from literature. The last part of the book deals with the application of popular metaheuristics to two…mehr

Produktbeschreibung
The book gives an introduction to metaheuristics for students and practitioners. It requires no prior knowledge of the field, as the basic concepts are developed step by step from the bottom up using the knapsack problem and therefore allowing the user to concentrate on the main ideas of metaheuristics. The concepts are then expanded to concrete algorithms, which are described in detail. Then a systematization of the algorithms is established and compared with existing classification schemes from literature. The last part of the book deals with the application of popular metaheuristics to two optimization problems from the field of production and logistics, namely the Job Shop Scheduling and the Vehicle Routing Problem, based on examples.

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  • Produktdetails
  • Verlag: Springer-Verlag GmbH
  • Erscheinungstermin: 10.03.2010
  • Englisch
  • ISBN-13: 9783642113437
  • Artikelnr.: 37373358
Autorenporträt
Univ.-Prof. Dr. Günther Zäpfel ist Vorstand des Instituts für Industrie und Fertigungswirtschaft an der Universität Linz.
Inhaltsangabe
Part I Preliminaries 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2 The Knapsack Problem and Straightforward Optimization Methods . 7 2.1 The Reference Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2 An Additional Greedy Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3 Solving the Knapsack Problem by Enumeration . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.4 Branch and Bound . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3 Search Heuristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.1 Search Heuristics Based on Repeated Solution Construction . . . . . . . 33 3.1.1 Randomized Search by Solution Construction . . . . . . . . . . . . 34 3.1.2 Memory-based Search by Solution Construction . . . . . . . . . . 37 3.2 Search Heuristics Based on Repeated Solution Modification . . . . . . . 43 3.2.1 Allowing Deteriorations only in Dead-ends . . . . . . . . . . . . . . 47 3.2.2 Allowing Deteriorations at any Time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.3 Search Heuristics Based on Repeated Solution Recombination . . . . . 56 Part II Metaheuristics 4 Metaheuristics in General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4.1 Intensification and Diversification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.2 Algorithmic View . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 4.3 Defining the Term "Metaheuristic" . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 4.4 Summary . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 5 Metaheuristics Based on Solution Construction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 5.1 Greedy Randomized Adaptive Search Procedure . . . . . . . . . . . . . . . . 75 5.1.1 Main Components of Greedy Randomized Adaptive Search Procedures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 5.1.2 Algorithmic View . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 5.1.3 Problem Related Aspects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 815.1.4 Intensification / Diversification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 5.2 Ant Colony Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 5.2.1 Application to Optimization Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 5.2.2 Main Components of Ant Colony Optimization . . . . . . . . . . . 87 5.2.3 Algorithmic View . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 5.2.4 Problem Related Aspects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5.2.5 Intensification / Diversification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 6 Metaheuristics Based on Solution Modification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 6.1 Local Search as a Common Principle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 6.1.1 The Link Between Solution Modification and Local Search . 95 6.1.2 Solution Processing Schemes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 6.1.3 Problem Related Aspects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 6.1.4 Creating the Initial Solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 6.1.5 Simple Improvement-based Local Search . . . . . . . . . . . . . . . . 99 6.2 Tabu Search . .