Künstliche Neuronale Netze, die Fuzzy Set Theorie und Evolutionäre Algorithmen werden als innovative und komplementäre Problemlösungsansätze heute unter dem Begriff Soft Computing oder auch Computational Intelligence zusammengefaßt. Das Buch bietet eine kompakte, gut verständliche Einführung in die Thematik und dokumentiert aktuelle betriebswirtschaftliche Anwendungen und Forschungsprojekte des Soft Computing. Damit erschließt sich Innovationspotential, das zu Kostenvorteilen und Effizienzsteigerungen führen kann. Zahlreiche Abbildungen ergänzen den Text. Das Buch kann als Grundlage zur Entwicklung eigener Anwendungen dienen oder als begleitender Text für Lehrveranstaltungen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Künstliche Neuronale Netze, die Fuzzy Set Theorie und Evolutionäre Algorithmen werden als innovative und komplementäre Problemlösungsansätze heute unter dem Begriff Soft Computing oder auch Computational Intelligence zusammengefaßt. Das Buch bietet eine kompakte, gut verständliche Einführung in die Thematik und dokumentiert aktuelle betriebswirtschaftliche Anwendungen und Forschungsprojekte des Soft Computing. Damit erschließt sich Innovationspotential, das zu Kostenvorteilen und Effizienzsteigerungen führen kann. Zahlreiche Abbildungen ergänzen den Text. Das Buch kann als Grundlage zur Entwicklung eigener Anwendungen dienen oder als begleitender Text für Lehrveranstaltungen.
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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.
Aktualisiert: 2023-06-30
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Aktualisiert: 2023-06-30
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Aktualisiert: 2023-06-29
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Aktualisiert: 2023-06-28
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Aktualisiert: 2023-06-28
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Aktualisiert: 2023-06-28
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Aktualisiert: 2023-06-27
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Aktualisiert: 2023-06-27
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Insbesondere für Fragen des Flow Shop Scheduling zeigt Martin Josef Geiger Problemstrukturen und lokale Suchoperatoren auf. Er stellt das verbesserte metaheuristische Suchkonzept Pareto Iterated Local Search vor, das bekannten und etablierten Verfahren signifikant überlegen ist. Die in diesem Kontext erstellte Implementierung des Optimierungssystems MOOPPS wurde mit dem in Ronneby (Schweden) verliehenen European Academic Software Award 2002 ausgezeichnet.
Aktualisiert: 2023-06-24
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Aktualisiert: 2023-06-15
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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.
Aktualisiert: 2023-06-09
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Aktualisiert: 2023-06-09
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Aktualisiert: 2023-06-07
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