Heuristiken

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zum globalen Optimum werden die Fitnesswerte größer. Bei unstrukturierten Lösungsräumen hingegen sind die lokalen Optima chaotisch über den gesamten Lösungsraum verteilt. 32
Vorteile von Fitnesslandschaften Nachteile von Fitnesslandschaften 6.2 Anwendung • Fitnesslandschaften sind eine gute Möglichkeit, um die Laufzeiten heuristischer Methoden für kombinatorischer Optimierungsprobleme zu verbessern. • Sie können mit nahezu allen heuristischen Methoden kombiniert werden. • Das Konzept der Fitnesslandschaft ist intuitiv verständlich und gut graphisch darstellbar. • Die Implementierung ist relativ aufwändig und zusätzlich zur Implementierung der heuristischen Methode erforderlich. • Ob die Laufzeit von <strong>Heuristiken</strong> durch den Einsatz von Fitnesslandschaften sinkt ist problemspezifisch. Anwendung Aufgrund der relativ aufwändigen Implementierung eignen sich Fitnesslandschaften vor allem für komplexe, kombinatorische Optimierungsprobleme mit vielen Instanzen. Sie werden in Kombination mit vielen heuristische Optimierungsmethoden eingesetzt, wie z.B. mit Memetischen und Genetischen Algorithmen oder Algorithmen zur Nachbarschaftssuche. Sind die Strukturen des Lösungsraumes aufgrund der Problemstellung jedoch bereits bekannt oder arbeiten heuristische Methoden auch ohne den Einsatz von Fitnesslandschaften effizient, so kann auf Fitnesslandschaften verzichtet werden. 33
Seite 1 und 2: Inhaltsverzeichnis Heuristiken Mike
Seite 3 und 4: 1 Einleitung 1.1 Heuristiken Heuris
Seite 5 und 6: Schrittweiser Lösungsaufbau 2 Gree
Seite 7 und 8: Semi-Greedy- Heuristiken 2.3 Varian
Seite 9 und 10: 3 Nachbarschaftssuche 3.1 Hill-Clim
Seite 11 und 12: Steuerung untergeordneter Methoden
Seite 13 und 14: Genetische Algorithmen Evolutionär
Seite 15 und 16: Individuen und Population 4.2 Metho
Seite 17 und 18: Stadt Kodierung Stadt Kodierung Sta
Seite 19 und 20: winner bleibt weiter im Turnier und
Seite 21 und 22: 4.3 Methodenbeschreibung Metaevolut
Seite 23 und 24: 4.5 Anwendung Vorteile Die Vorteile
Seite 25 und 26: Anwendungsbeispiele Die Schwerpunkt
Seite 27 und 28: wobei ρ die Verdunstung des Pherom
Seite 29 und 30: Routing- Probleme 5.3 Anwendung Ame
Seite 31: Eigenschaften von Fitnesslandschaft
Seite 35 und 36: 7.2 Reizweiterleitung Reizweiterlei
Seite 37 und 38: Eingabe-, AktivierungsundAusgabefun
Seite 39 und 40: Überwachtes Lernen 7.3.2 Nebenpfad
Seite 41 und 42: Perceptron- Netzwerk Adaline- Netzw
Seite 43 und 44: 7.5 Hopfield-Netz Hopfield-Netz Das
Seite 45 und 46: 7.7 Kohonen-Netze Selbstorganisiere
Seite 47 und 48: Vorteile Neuronaler Netze Nachteile
Seite 49 und 50: Sonstige Anwendungsbereiche Des wei
Seite 51 und 52: tes in Computer Science, Springer 2
Seite 53 und 54: 8.1 Literatur zu Ameisensystemen un
Seite 55 und 56: 1997. Grossberg, S.: Nonlinear neur

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