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Convergence Properties of Evolutionary Algorithms,
Editore:
Verlag Dr. Kovac, Hamburg, 1997
ISBN 10: 3860645544
ISBN 13: 9783860645543
Nuovo
Softcover
Prima edizione
Da: Verlag Dr. Kovac GmbH, Hamburg, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Softcover. Condizione: neu. 1. Auflage. Forschungsergebnisse zur Informatik, Band 35 300 pages. Unter evolutionären Algorithmen versteht man solche iterativen stochastischen Optimierverfahren, deren Design durch Prinzipien der biologischen Evolution inspiriert ist: Eine Population von Elementen der zulässigen Menge wird durch Mutation und Rekombination stochastisch variiert, bevor die schlechteren der mit der Zielfunktion bewerteten Elemente ausselektiert werden, so dass die besseren Elemente die Grundlage fĂĽr die nächste Iteration bilden. Die Hauptanwendungsgebiete von evolutionären Algorithmen sind Optimierungsprobleme, fĂĽr die keine Spezialverfahren bekannt sind oder bei denen traditionelle Optimierverfahren aus den verschiedensten GrĂĽnden versagen. Diese empirisch beobachtete Robustheit und die durch das Populationskonzept bedingte inhärente Parallelität haben die evolutionären Algorithmen zur approximativen LĂ sung schwieriger Optimieraufgaben populär gemacht. Die theoretische Fundierung jedoch ist hinter den zahlreichen praktischen Anwendungen weit zurĂĽckgeblieben. Es ist das Anliegen dieser Arbeit, die theoretische Grundlegung der evolutionären Algorithmen weiter voranzutreiben. Zunächst werden die evolutionären Algorithmen als Markoff`sche Prozesse modelliert. Während sich Fragen zur Erreichbarkeit von optimalen LĂ sungen und globalen Konvergenz der Verfahren sehr allgemein klären lassen, muss sich die Laufzeitanalyse auf geeignete Problemklassen beschränken. FĂĽr pseudoboolesche modulare, submodulare und unimodale Probleme werden Abschätzungen fĂĽr die erwartete Absorptionszeit hergeleitet. Daran schlieĂt sich eine kritische WĂĽrdigung der Adäquatheit der klassischen Schematheorie sowie der quantitativen Genetik zur Analyse evolutionärer Algorithmen an. Die Untersuchung der Konvergenzgeschwindigkeit bei Problemen mit reellen Entscheidungsvariablen beschränkt sich auf die Minimierung stark und beschränkt konvexer Funktionen. SchwerpunktmäĂig werden solche evolutionären Algorithmen analysiert, die auch temporale Verschlechterungen zulassen. Hier erweist sich die Theorie der Ordnungsstatistiken und Supermartingale als hilfreich. Die unterschiedlichen Optimalitätsbegriffe zur Bewertung von Populationen werden sowohl im kompetitiven als auch kooperativen spieltheoretischen Kontext untersucht. Hier zeigen sich deutliche Differenzen zwischen evolutionären Algorithmen und populationsbiologischen Modellen. Der geeignete Optimalitätsbegriff fĂĽhrt dann fĂĽr ein spezielles Problem zu einer exakten Theorie der (optimalen) Rekombination und mĂĽndet schlieĂlich in die statistische Deutung des Zusammenspiels von Mutation, Rekombination und Selektion als Mechanismus zur Erzeugung des besten linearen Gradientenschätzers mit minimaler Varianz. Codice articolo x554
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Convergence Properties of Evolutionary Algorithms
Da: Buchpark, Trebbin, Germania
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Condizione: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 300 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar. Codice articolo 732193/202
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