Volker Nissen
Evolutionäre Algorithmen
Darstellung, Beispiele, betriebswirtschaftliche Anwendungsmöglichkeiten
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Evolutionäre Algorithmen sind breit anwendbare Such- und Optimierungsverfahren, die auf abstrakter Ebene den Grundmechanismus von Variation und Selektion der natürlichen Evolution nachahmen.
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Evolutionäre Algorithmen sind breit anwendbare Such- und Optimierungsverfahren, die auf abstrakter Ebene den Grundmechanismus von Variation und Selektion der natürlichen Evolution nachahmen.
Produktdetails
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- Verlag: Deutscher Universitätsverlag
- Artikelnr. des Verlages: 978-3-8244-0217-5
- 1994.
- Seitenzahl: 520
- Erscheinungstermin: 28. April 1994
- Deutsch
- Abmessung: 210mm x 148mm x 28mm
- Gewicht: 673g
- ISBN-13: 9783824402175
- ISBN-10: 3824402173
- Artikelnr.: 36111003
- Verlag: Deutscher Universitätsverlag
- Artikelnr. des Verlages: 978-3-8244-0217-5
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- Seitenzahl: 520
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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.
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.