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Informatik-Ansicht

Heuristische Optimierungsverfahren


Heuristically Optimization Techniques 		Modulnummer
ME-701.04
Master
Pflicht/Wahl
Wahl Basis Ergänzung
Sonderfall
Zugeordnet zu Masterprofil
Basis Ergänzung
Sicherheit und Qualität
KI, Kognition, Robotik
Digitale Medien und Interaktion
Modulbereich : Praktische und Technische Informatik
Modulteilbereich : 700 Grundlagen der Praktischen und Technischen Informatik
Anzahl der SWS
V UE K S Prak. Proj. ∑
2 2 0 0 0 0 4
Kreditpunkte : 6 Turnus

i. d. R. angeboten in jedem WiSe

Formale Voraussetzungen : -
Inhaltliche Voraussetzungen : Technische Informatik 1
Vorgesehenes Semester : ab 1. Semester
Sprache : Deutsch
Ziele :
  • 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
Inhalte :
  • 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
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme 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
Form der Prüfung : i.d.R. Bearbeitung von Übungsaufgaben, Programmieraufgabe und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Arbeitsaufwand
Präsenz 56
Übungsbetrieb/Prüfungsvorbereitung 124
Summe 180 h
Lehrende: Dr. N. Drechsler Verantwortlich Dr. N. Drechsler
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