Ralf Hollstein: Optimierungsmethoden

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Cover: 9783658398545 | Optimierungsmethoden | Ralf Hollstein | Taschenbuch | xxii | Deutsch

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Beschreibung

Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.

Über den Autor

¿Prof. Dr. Ralf Hollstein lehrte an der Universität Paderborn und bis zu seiner Emeritierung an der TH Bingen im Bereich Mathematik und Computational Intelligence.

Zusammenfassung

Stellt Optimierungsprobleme und geeignete Lösungsmethoden vor

Zeigt aktuelle Foschungsergebnisse über KI-basierte Optimierungsmethoden

Anschaulich erklärt mit über 400 Grafiken

Inhaltsverzeichnis

Klassen von Optimierungsproblemen.- Klassische Optimierungsmethoden.- Naturanaloge Optimierungen.- Optimierung von neuronalen Netzen.- Neuronale kombinatorische Optimierung¿.

Details

Erscheinungsjahr:	2023
Genre:	Informatik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Taschenbuch
Seiten:	432
Inhalt:	xxii 407 S. 443 s/w Illustr. 407 S. 443 Abb.
ISBN-13:	9783658398545
ISBN-10:	365839854X
Sprache:	Deutsch
Herstellernummer:	978-3-658-39854-5
Ausstattung / Beilage:	Paperback
Einband:	Kartoniert / Broschiert
Autor:	Hollstein, Ralf
Auflage:	1. Aufl. 2023
Hersteller:	Springer Fachmedien Wiesbaden Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Maße:	235 x 155 x 24 mm
Von/Mit:	Ralf Hollstein
Erscheinungsdatum:	28.06.2023
Gewicht:	0,651 kg

preigu-id: 125731364