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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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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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: 2023-06-07
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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: 2023-06-07
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Dieses Buch behandelt zentrale Themen des Operations Research und der Künstlichen Intelligenz und zeigt deren enge Verknüpfung auf. Neben klassischen Bereichen wie der Linearen Optimierung, der Graphentheorie und der Kombinatorischen Optimierung werden naturanaloge heuristische Verfahren vorgestellt und die Multiagententechnologie, die ein bedeutendes Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz darstellt, behandelt. Hierbei werden sowohl autonome Agenten, die bei der Lösung verteilter Probleme zusammenarbeiten, als auch die Zusammenarbeit der Agenten mit Hilfe von Verfahren aus dem Operations Research optimiert.
Überblick über die behandelten Themenfelder: Lineare Optimierung, Graphentheorie, Kombinatorische Optimierungsprobleme, Ameisenalgorithmen, Genetische Algorithmen, Agenten-basierte Verhandlungen und Schwarmintelligenz.
Aktualisiert: 2023-06-02
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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: 2023-05-19
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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: 2023-05-19
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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: 2023-05-11
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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: 2023-05-11
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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: 2023-05-11
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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: 2023-04-24
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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: 2023-04-24
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Packungsprobleme unter Toleranzbedingungen
Aktualisiert: 2022-12-19
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Das umfassende Lehrbuch zur Kombinatorischen Optimierung beruht auf Vorlesungen, die die Autoren an der Universität Bonn gehalten haben. Sie geben den neuesten Stand des Fachgebiets wieder – mit Schwerpunkt auf theoretischen Resultaten und Algorithmen mit guten Laufzeiten und Ergebnissen. Der Band enthält vollständige Beweise, einige davon wurden bisher nicht in der Lehrbuchliteratur publiziert. Die deutschsprachige Neuauflage enthält alle Ergänzungen und Aktualisierungen der 5. englischsprachigen Auflage, darunter mehr als 60 neue Übungsaufgaben.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Aktualisiert: 2023-04-06
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Das umfassende Lehrbuch zur Kombinatorischen Optimierung beruht auf Vorlesungen, die die Autoren an der Universität Bonn gehalten haben. Sie geben den neuesten Stand des Fachgebiets wieder – mit Schwerpunkt auf theoretischen Resultaten und Algorithmen mit guten Laufzeiten und Ergebnissen. Der Band enthält vollständige Beweise, einige davon wurden bisher nicht in der Lehrbuchliteratur publiziert. Die deutschsprachige Neuauflage enthält alle Ergänzungen und Aktualisierungen der 5. englischsprachigen Auflage, darunter mehr als 60 neue Übungsaufgaben.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Bei Problemen in Technik, Natur- und Wirtschaftswissenschaften werden häufig maximale Ergebnisse unter minimalem Aufwand gesucht. Deshalb gewinnt die mathematische Optimierung sowohl für Ingenieure als auch Natur- und Wirtschaftswissenschaftler zunehmend an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch gibt eine Einführung in die lineare, nichtlineare und vektorielle Optimierung, wobei auch Spezialfälle wie quadratische, parametrische und diskrete Optimierung betrachtet werden. Des Weiteren wird der Gegenstand der Spieltheorie und dynamischen Optimierung skizziert. Im Buch wird auf Beweise verzichtet und dafür die Problematik anhand von Beispielen illustriert. Ein zweiter Schwerpunkt des Buches liegt auf der Berechnung der behandelten Optimierungsaufgaben mittels Computer. Hierzu werden die Computeralgebrasysteme MAPLE, MATHEMATICA, MATHCAD und MATLAB und das Tabellenkalkulationsprogramm EXCEL herangezogen und versionsunabhängig erläutert.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Aktualisiert: 2023-02-05
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Das vorliegende Lehrbuch wendet sich in erster Linie an Studenten der Informatik und der Mathematik, aber auch der Ingenieur- und Naturwissenschaften. Es eignet sich insgesamt für einen ein- bis zweisemestrigen Kurs, beispielsweise im dritten Stu dienjahr. Durch Kombination einiger Kapitel können ohne weiteres und fast beliebig kleinere Vorlesungen zusammengestellt werden. Bei entsprechender Aufarbeitung las sen sich einzelne Themen auch in Mathematik- oder Informatikkursen an Gymnasien verwenden. Der Leser sollte mit elementaren mathematischen Schreib- und Bezeichnungswei sen umgehen können. Außerdem werden Kenntnisse über "Vektorräume" vorausge setzt, wie sie im ersten Studienjahr in der Linearen Algebra gelehrt werden. Weitere Vorkenntnisse, beispielsweise aus Algebra und Zahlentheorie,sind nützlich,aber nicht unbedingt erforderlich, da alles Notwendige im Text entwickelt wird. Die hier präsentierten Themen wurden von mir in den letzten Jahren mehrfach in Vorlesungen an der Technischen Hochschule Darmstadt erprobt. Schon vorher hat Prof.B.Ganter in Darmstadt ähnliche Vorlesungen gehalten; aufgrund anderer Ver pflichtungen war es ihm leider nicht möglich, als Autor an diesem Buch mitzuwirken.
Aktualisiert: 2022-08-17
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Aktualisiert: 2023-02-17
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