Genetische Programmierung
Autor: | André Steinkamp |
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EAN: | 9783639144611 |
eBook Format: | |
Sprache: | Deutsch |
Produktart: | eBook |
Veröffentlichungsdatum: | 24.04.2009 |
Untertitel: | Heuristik Lernen für das Graphenfärbeproblem |
Kategorie: | |
Schlagworte: | Algorithmen Evolutionäre Algorithmen GCP Genetische Programmierung Graphenfärbeproblem Graphenfärbung Heuristik Lernen Knotenfärbung Komplexität Optimierung |
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Das Graphenfärbeproblem ist für die Wirtschaft und Informatik sehr bedeutend, da sich viele praxisnahe Problemstellungen, wie zum Beispiel das Frequency Assignment Problem, das Register Allocation Problem oder aber das (Time-)Scheduling Problem, darauf abbilden lassen. Aufgrund der hohen Komplexität (NP- vollständig) gibt es nur sehr wenige exakte Verfahren, die sich lediglich auf kleine Graphinstanzen anwenden lassen. Der Bedarf nach schnellen guten heuristischen Verfahren ist groß. Doch lassen sich die bereits bestehenden Verfahren kombinieren, um Synergieeffekte zu erhalten? Lassen sich neue Ansätze einbinden? Der Autor André Steinkamp gibt einen Überblick über die vorhandenen Verfahren für das Graphenfärbeproblem und entwickelt weitere Ansätze. Darauf aufbauend wird das Lernen einer Heuristik auf der Basis der Genetischen Programmierung spezifiziert und durchgeführt, sowie die Ergebnisse analysiert. Grundlage der Untersuchung bilden die Evolutionären Algorithmen. Das Buch richtet sich an alle Personen in der Forschung und Wirtschaft, die sich mit der Optimierung von heuristischen Verfahren für komplexe Problemstellungen beschäftigen.
André Steinkamp, Dipl. Informatiker: Studium der Informatik an der Universität Bremen. Logistik-Software-Entwickler bei der SSI Schäfer Noell GmbH am Standort Bremen.
André Steinkamp, Dipl. Informatiker: Studium der Informatik an der Universität Bremen. Logistik-Software-Entwickler bei der SSI Schäfer Noell GmbH am Standort Bremen.