Fortschrittsspektren in lokalen Suchalgorithmen - Dienst, Michael
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Wissenschaftlicher Aufsatz aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Maschinenbau, Beuth Hochschule für Technik Berlin (Bionic Research Unit, FB Maschinenbau ), Sprache: Deutsch, Abstract: Lokale Suchalgorithmen in Optimierungsstrategien sind robust, deklaratorisch genügsam und arbeiten schnell. Jedoch besitzen sie keine Erinnerung an ihre eigene Variablenvorgeschichte. Dies ist ein großer Nachteil gegenüber anderen konkurrierenden Optimierungsalgorithmen. Der Aufsatz beschreibt den Stand der Entwicklung eines lokalen Suchalgorithmus der dadurch Zugriff auf die eigene…mehr

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Produktbeschreibung
Wissenschaftlicher Aufsatz aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Maschinenbau, Beuth Hochschule für Technik Berlin (Bionic Research Unit, FB Maschinenbau ), Sprache: Deutsch, Abstract: Lokale Suchalgorithmen in Optimierungsstrategien sind robust, deklaratorisch genügsam und arbeiten schnell. Jedoch besitzen sie keine Erinnerung an ihre eigene Variablenvorgeschichte. Dies ist ein großer Nachteil gegenüber anderen konkurrierenden Optimierungsalgorithmen. Der Aufsatz beschreibt den Stand der Entwicklung eines lokalen Suchalgorithmus der dadurch Zugriff auf die eigene Variablenvergangenheit erhält, dass ein in den Spektralbereich transformiertes Forschrittsmuster adaptiert wird.
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Autorenporträt
Michael Dienst lives and works in Berlin and is sailing for the Club Nautique Francais de Tegel (CNFT). He is spokesman at the BIONIC RESEARCH Unit at the University of Applied Sciences Berlin and lecturer for Bionic Engineering at the Industrial Design Institute of the University of Applied Sciences in Magdeburg.