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System Engineering-Ansicht

Modultyp
Pflichtmodul Wahlbereich
Spezialisierungsbereich Anzahl Semesterwochenstunden CP Angeboten in jedem
V Ü S P Proj. ∑ Anzahl
Heuristische Optimierungsverfahren
2 2 0 0 0 4 6 i. d. R. angeboten in jedem WiSe
Heuristically Optimization Techniques         Berechnung des Workloads
Vorgesehenes Semester ab 1. Semester
Lernziele

  • Optimierungsprobleme verstehen und erklären können
  • Konstruktions- und Verbesserungsheuristiken unterscheiden und bewerten können
  • Über tiefgehende Kenntnisse über Evolutionäre Algorithmen und Unterscheidung deren Ausprägungen verfügen
  • Die Funktionsweise von Genetischen Algorithmen tiefergehend verstehen
  • Metaheuristiken erklären und bewerten können
  • Methoden zur Mehrzieloptimierung gegenüberstellen und anwenden können
  • Die vorgestellten Algorithmen hinsichtlich ihrer Qualitäts- und Laufzeitunterschiede analysieren können
  • Eine themenspezifischen Programmieraufgabe implementieren und präsentieren können

Lerninhalte

  • Darstellung des Suchraumes für Optimierungsprobleme
  • Optimalitätskriterien für Optimierungsprobleme
  • Qualitätsabschätzung einer Lösung bei unbekanntem Optimum
  • Konstruktions- und Verbesserungsheuristiken zum Handlungsreisendenproblem und zur Graphpartitionierung
  • Mutations- Selektionsverfahren
  • Simulated Annealing
  • Evolutionäre Algorithmen
  • Theoretische Grenzen Evolutionärer Algorithmen
  • Theoretische Grundlagen der Mehrzieloptimierung
  • Tabusuche
  • Ameisenkolonien
  • Parallelisierung in der Optimierung
Prüfungsformen

i.d.R. Bearbeitung von Übungsaufgaben, Programmieraufgabe und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Dokumente (Skripte, Programme, Literatur, usw.)

  • Karsten Weicker: Evolutionäre Algorithmen, 2007
  • David Goldberg: Evolutionary Algorithms, 1989
  • John Koza: Genetic Programming, 1992
  • Kalyanmoy Deb: Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms, 2001
  • Corne, Dorigo, Glover: New Ideas in Optimization, 1999
  • Originalarbeiten aus IEEE Transactions on Evolutionary Algorithms
Lehrende: Dr. N. Drechsler Verantwortlich: Dr. N. Drechsler
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