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Ein Evolutionärer Algorithmus für Vehicle Routi...
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Ein Evolutionärer Algorithmus für Vehicle Routing Problems:Grundlagen Designkriterien und Experimente Gregor Manthey

Anbieter: Hugendubel.de
Stand: 04.09.2019
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GLEAM - General Learning Evolutionary Algorithm...
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GLEAM - General Learning Evolutionary Algorithm and Method : ein Evolutionärer Algorithmus und seine Anwendungen:Ein Evolutionärer Algorithmus und seine Anwendungen Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik - Automatisierungstechnik am Karlsruher Institut für Technologie / Bis Bd. 28 u. d. T. : Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik Automatisierungstechnik an der Universität Karlsruhe (TH) Christian Blume/ Wilfried Jakob

Anbieter: Hugendubel.de
Stand: 04.09.2019
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Modellierung komplexer Prozesse durch naturanal...
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Dieses Lehrbuch ist eine Einführung in die Techniken des sog. Soft Computing und verwandter formaler Methoden. Dargestellt werden Zellularautomaten und Boolesche Netze, Evolutionäre Algorithmen sowie Simulated Annealing, Fuzzy-Methoden, Neuronale Netze und schließlich Hybride Systeme, d. h. Koppelungen verschiedener dieser Techniken. Zu jeder Technik werden Anwendungsbeispiele gegeben. Auf der Basis der Theorie komplexer dynamischer Systeme werden zusätzlich theoretische Grundlagen dargestellt und es wird auf die Gemeinsamkeiten der auf einen ersten Blick sehr heterogenen Techniken hingewiesen. Neu an der zweiten Auflage sind die Darstellungen eines neuartigen evolutionären Algorithmus und eines neuen selbstorganisiert lernenden neuronalen Netzes, die beide von uns entwickelt worden sind. Ebenfalls neu sind verschiedene Anwendungsbeispiele sowie die Einfügung von QR-Codes in den Text, die einen Zugang zu Programmvideos ermöglichen. Der Leser erhält eine systematische Einführung und Übersicht zu diesen Techniken. Durch die Beispiele wird er geschult, selbst in formalen Modellen zu denken und diese auf seine speziellen Probleme anzuwenden. Dieses Lehrbuch ist für den Einsatz in Lehrveranstaltungen zur Simulation komplexer adaptiver Systeme sowie zur Modellbildung und -theorie in verschiedenen Bereichen geeignet.

Anbieter: buecher.de
Stand: 02.10.2019
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Excel - Funktionen professionell einsetzen
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In diesem Buch werden in 7 Kapiteln die 110 wichtigsten Funktionen aus den Kategorien Datum, Zeit und Text, Mathe und Trigonometrie, Matrix, Logik und Statistik behandelt. Die Funktionen sind verpackt in über 80 Beispielen mit konkreten Problemstellungen aus den Bereichen Dienstleistung (Hotel Waldesruh) und Produktion ( Büromöbel AG ). Die Beispiele reichen vom einfachen Anwendungsfall bis zur komplexen Problemlösung, die sich über mehrere Seiten erstreckt. Letztere Lösungsansätze sind in kleine nachvollziehbare Schritte zerlegt und sind somit leicht verständlich und übertragbar. So lernen man u.a. - den Umgang mit dynamischen Bereichsangaben und Diagrammen, - die Erfassung und Auswertung von Fragebögen, - die Einsatzmöglichkeiten aller Funktionen der Kategorie Matrix, - verschiedene statistische Auswertungs- und Prüfungsmöglichkeiten, - die Lösung von Gleichungen mit mehreren Unbekannten, - sowie alle Aspekte zur Einsatzmöglichkeit des Solver kennen. Darüber hinaus erhält man eine ausführliche Einführung zu den Analyse-Funktionen (Einfaktorielle Varianzanalyse, Korrelation, Populationskenngrößen) mit denen man kompakt und schnell Daten für beliebige Zwecke statistisch auswerten und präsentieren kann. Ein detailliertes statistisches Vorwissen ist dazu nicht notwendig, da seltene Kenngrößen kurz erklärt werden. Gleiches gilt für die mächtigen RGP() und RKP()-Funktionen, die bis zu 10 Parameter als Matrixfunktion zurückgeben. In praxisnahen Beispielen (z.B. Rundreise und Verschnitt-Optimierung) werden die Einsatzmöglichkeiten des Moduls Solver hinsichtlich der Nebenbedingungen (int, bin, all) und der Optimierungsverfahren (Simplex-LP, GRG-Nichtlinear, EA-Evolutionärer Algorithmus) voll ausgeschöpft. Die Optimierungsansätze und Ergebnisse werden interpretiert und sind dadurch leicht auf eigene Problemstellungen übertragbar. Wer praxisnahe Beispiele sucht, Daten ohne tieferes statistisches Vorwissen auswerten, visualisieren und Optimierungsprobleme lösen will, für den ist dieses Buch genau richtig!

Anbieter: buecher.de
Stand: 12.10.2019
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Einführung in die Optimierung
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Dieses Lehrbuch vermittelt einen breiten und grundlegenden Einblick in die Methoden der mathematischen Optimierung. Im Fokus stehen Algorithmen, verschiedene Optimierungsprobleme und ihre Komplexität sowie nützliche Lösungsmethoden. Dabei haben die Autoren, Informatiker und Optimierungsexperten der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster, die Konzepte ausführlich und leicht verständlich dargestellt und außerdem viel Wert auf die Anwendung der Problemstellungen und Lösungsverfahren auf Beispielfälle gelegt. Denn ob Bauteile passend gemacht, Personaleinsatz effizient geplant oder Transportnetzwerke effektiv gestaltet werden sollen - immer geht es um die Verbesserung von Systemen und die strukturierte Durchführung dieser Optimierung. Das Fachgebiet der mathematischen Optimierung wird daher auch häufig als Operations Research oder Unternehmensforschung bezeichnet. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundbegriffe der Optimierung und die Graphentheorie und erläutert zunächst lineare Problemformulierungen sowie den Simplex-Algorithmus als zentrales Lösungsverfahren. Anschließend werden nichtlineare Problemstellungen und zumeist heuristische Verfahren beschrieben. Hier liegt der Schwerpunkt auf Evolutionären Algorithmen, einer Klasse von randomisierten Optimierungsverfahren, die bei der Lösung komplizierter ingenieurtechnischer Probleme immer mehr an Bedeutung gewinnen. Am Schluss des Buchs betrachten die Autoren das Thema aus der Perspektive der Entscheidungs- und Spieltheorie. Denn die Optimierung, wie sie in den vorangehenden Kapiteln betrachtet wird, ist genau genommen ein Spezialfall der Entscheidungstheorie. Der Band enthält zahlreiche Übungsaufgaben mit Lösungen, die die Autoren in ihren Vorlesungen erprobt haben. Alle praktischen Problemstellungen werden durch Lösungsimplementierungen in der Programmiersprache Python (ab Version 3) und, wo möglich, mit realen Datensätzen ergänzt. Zahlreiche praktische Beispiele und Anwendungsfälle, auch aus der aktuellen Forschung, stehen als vertiefendes Begleitmaterial online zur Verfügung.

Anbieter: buecher.de
Stand: 10.10.2019
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