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Routensuche mit Zwischenzielgebieten
59,00 € *
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Hilfe bei der Berechnung optimaler Reiserouten leisten Navigationsgeräte oder Routenplanungsdienste. Für spezielle Reisewege können sogenannte Zwischenziele definiert werden, die auf dem Weg zum Ziel passiert werden sollen. Diese Zwischenziele müssen in Form von Straßen oder Kreuzungen konkret spezifiziert werden. Wie will man aber eine optimale Route berechnen lassen, bei der man nicht für alle Zwischenziele eine Straße angeben kann, sondern nur ein ungefähres Gebiet? Wie effizient ist eine solche Routenberechnung? Der Autor Philipp Wehner gibt eine Einführung in die Graphentheorie und die Berechnung optimaler Routen mit dem A -Algorithmus. Anschließend werden notwendige Erweiterungen des A -Algorithmus mit Codebeispielen besprochen und analysiert, damit so optimale Routen durch Zwischenzielgebiete bestimmt werden können. Zum Schluß folgt die Bewertung der Algorithmen mit Hinblick auf die optimale Einstellung deren Parameter. Das Buch richtet sich an Entwickler von Routenplanungs- und Navigationssystemen, Wissenschaftler, die sich mit der Berechnung optimaler Routen beschäftigen, und Interessierte der graphentheoretischen Anwendung des A -Algorithmus zur Routenbestimmung.

Anbieter: Dodax
Stand: 21.01.2020
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Bellman-Algorithmus
34,00 € *
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Der Algorithmus von Bellman konstruiert aus einer gegebenen Schlüsselliste und einer korrespondierenden Suchwahrscheinlichkeit einen optimalen binären Suchbaum. Der Algorithmus basiert auf dem von Richard Bellman 1957 gefundenen Satz über optimale mittlere Suchdauern in binären Suchbäumen und verwendet die Methode der Dynamischen Programmierung. Dynamische Programmierung ist eine Methode zum algorithmischen Lösen von Optimierungsproblemen. Der Begriff wurde in den 1940er Jahren von dem amerikanischen Mathematiker Richard Bellman eingeführt, der diese Methode auf dem Gebiet der Regelungstheorie anwendete. In diesem Zusammenhang wird auch oft von Bellmans Prinzip der dynamischen Programmierung gesprochen.

Anbieter: Dodax
Stand: 21.01.2020
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Bellman-Algorithmus
35,00 € *
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Der Algorithmus von Bellman konstruiert aus einer gegebenen Schlüsselliste und einer korrespondierenden Suchwahrscheinlichkeit einen optimalen binären Suchbaum. Der Algorithmus basiert auf dem von Richard Bellman 1957 gefundenen Satz über optimale mittlere Suchdauern in binären Suchbäumen und verwendet die Methode der Dynamischen Programmierung. Dynamische Programmierung ist eine Methode zum algorithmischen Lösen von Optimierungsproblemen. Der Begriff wurde in den 1940er Jahren von dem amerikanischen Mathematiker Richard Bellman eingeführt, der diese Methode auf dem Gebiet der Regelungstheorie anwendete. In diesem Zusammenhang wird auch oft von Bellmans Prinzip der dynamischen Programmierung gesprochen.

Anbieter: Dodax AT
Stand: 21.01.2020
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Implementierung und Visualisierung von OPTICS i...
37,00 € *
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In dieser Arbeit wurde der Clustering-Algorithmus OPTICS in der Programmiersprache JavaScript aufgebaut. Clustering-Algorithmen benötigen Parameter-Werte, um vorliegende Datenmengen zu analysieren und zu gruppieren. Diese Arbeit soll einen Weg zeigen, wie optimale Parameter-Werte für einen Clustering-Algorithmus gefunden werden können. Zu Beginn wird erklärt, was Clustering bzw. ein Clustering-Algorithmus ist und wie dieser im Allgemeinen arbeitet. Danach wird auf den Clustering-Algorithmus OPTICS näher eingegangen. Dabei werden die einzelnen Arbeitsschritte von OPTICS mit Hilfe von Beispielen (mathematischen Formeln, Code-Ausschnitte) erklärt. Schließlich wird eine Web-Applikation schrittweise aufgebaut, welche für die Suche nach optimalen Parameter-Werten verwendet wird. Es wurden HTML5-WebWorker verwendet, um nach einer großen Bandbreite von Parameter-Werten zu suchen und die Suche in kurzer Zeit durchzuführen. In das Themengebiet Concurrency/Parallelism wird dabei ebenfalls eingegangen. Die Web-Applikation kann auf GitHub unter der URL heruntergeladen werden.

Anbieter: Dodax AT
Stand: 21.01.2020
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Implementierung und Visualisierung von OPTICS i...
35,90 € *
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In dieser Arbeit wurde der Clustering-Algorithmus OPTICS in der Programmiersprache JavaScript aufgebaut. Clustering-Algorithmen benötigen Parameter-Werte, um vorliegende Datenmengen zu analysieren und zu gruppieren. Diese Arbeit soll einen Weg zeigen, wie optimale Parameter-Werte für einen Clustering-Algorithmus gefunden werden können. Zu Beginn wird erklärt, was Clustering bzw. ein Clustering-Algorithmus ist und wie dieser im Allgemeinen arbeitet. Danach wird auf den Clustering-Algorithmus OPTICS näher eingegangen. Dabei werden die einzelnen Arbeitsschritte von OPTICS mit Hilfe von Beispielen (mathematischen Formeln, Code-Ausschnitte) erklärt. Schließlich wird eine Web-Applikation schrittweise aufgebaut, welche für die Suche nach optimalen Parameter-Werten verwendet wird. Es wurden HTML5-WebWorker verwendet, um nach einer großen Bandbreite von Parameter-Werten zu suchen und die Suche in kurzer Zeit durchzuführen. In das Themengebiet Concurrency/Parallelism wird dabei ebenfalls eingegangen. Die Web-Applikation kann auf GitHub unter der URL heruntergeladen werden.

Anbieter: Dodax
Stand: 21.01.2020
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Hierarchische Klassifikation einer Objektmenge-...
34,95 € *
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Die numerische Klassifikation stellt eine Fülle von Verfahren für die Erzeugung von Hierarchien zur Verfügung. Nur wenige Vorschläge befassen sich mit der Fragestellung, zu einer gegebenen Distanzmatrix eine "optimale Hierarchie" zu finden. 1967 schlug Hartigan ein Gütekriterium zur Beurteilung einer Hierarchie vor. Diesen Vorschlag aufgreifend, behandelt die vorliegende Arbeit zwei Aspekte der hierarchischen Klassifikation:1) Finde zu einer gegebenen Struktur (binärer Baum) die optimale Zuordnung der Elemente (optimales Dendrogramm, isotone Regression).2) Die unmittelbar anschliessende Frage lautet, wie die optimale Struktur zu finden ist. (Totalenumeration mit Hilfe binärer Wurzelbäume).Schliesslich wird ein heuristischer Algorithmus zur Approximation einer Distanzmatrix vorgeschlagen. Ein Beispiel zeigt die Einsatzfähigkeit dieser Methode.

Anbieter: Dodax
Stand: 21.01.2020
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Hierarchische Klassifikation einer Objektmenge-...
35,95 € *
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Die numerische Klassifikation stellt eine Fülle von Verfahren für die Erzeugung von Hierarchien zur Verfügung. Nur wenige Vorschläge befassen sich mit der Fragestellung, zu einer gegebenen Distanzmatrix eine "optimale Hierarchie" zu finden. 1967 schlug Hartigan ein Gütekriterium zur Beurteilung einer Hierarchie vor. Diesen Vorschlag aufgreifend, behandelt die vorliegende Arbeit zwei Aspekte der hierarchischen Klassifikation:1) Finde zu einer gegebenen Struktur (binärer Baum) die optimale Zuordnung der Elemente (optimales Dendrogramm, isotone Regression).2) Die unmittelbar anschliessende Frage lautet, wie die optimale Struktur zu finden ist. (Totalenumeration mit Hilfe binärer Wurzelbäume).Schliesslich wird ein heuristischer Algorithmus zur Approximation einer Distanzmatrix vorgeschlagen. Ein Beispiel zeigt die Einsatzfähigkeit dieser Methode.

Anbieter: Dodax AT
Stand: 21.01.2020
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Approximationsalgorithmen für Facility Location...
50,40 € *
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Viele praktische Optimierungsprobleme sind NP-schwer. Aus diesen Grund kann für diese Probleme mit der Annahme N ist ungleich NP kein Algorithmus konstruiert werden, der in Polynomialzeit eine optimale Lösung bestimmt. Jedoch werden in der Praxis nicht immer optimale Lösungen benötigt und es reicht meistens schon eine Näherungslösung aus. Approximationsalgorithmen können eine solche Näherungslösung bestimmen. Sie zeichnen sich durch ihre polynomiale Laufzeit aus und haben eine konstante Gütegarantie. Aus diesen Grund eignen sich Approximationsalgorithmen für die Berechnung von Lösungen für Facility Location und k-Median Problemen. Hierbei handelt es sich um NP-schwere Optimierungsprobleme, die vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis besitzen.

Anbieter: Dodax AT
Stand: 21.01.2020
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Approximationsalgorithmen für Facility Location...
49,00 € *
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Viele praktische Optimierungsprobleme sind NP-schwer. Aus diesen Grund kann für diese Probleme mit der Annahme N ist ungleich NP kein Algorithmus konstruiert werden, der in Polynomialzeit eine optimale Lösung bestimmt. Jedoch werden in der Praxis nicht immer optimale Lösungen benötigt und es reicht meistens schon eine Näherungslösung aus. Approximationsalgorithmen können eine solche Näherungslösung bestimmen. Sie zeichnen sich durch ihre polynomiale Laufzeit aus und haben eine konstante Gütegarantie. Aus diesen Grund eignen sich Approximationsalgorithmen für die Berechnung von Lösungen für Facility Location und k-Median Problemen. Hierbei handelt es sich um NP-schwere Optimierungsprobleme, die vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis besitzen.

Anbieter: Dodax
Stand: 21.01.2020
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