Zusammenfassung
In den folgenden Abschnitten werden ausgewählte Anwendungen vorgestellt, die einen Einblick in die Spannweite des Einsatzes Evolutionärer Algorithmen zur Lösung von Praxisproblemen geben. Alle Probleme wurden in den vergangenen Jahren mit Hilfe Evolutionärer Algorithmen aus der GEATbx, Kap. 6, bearbeitet und gelöst. Schwerpunkt der Darstellungen ist die Veranschaulichung des zu lösenden Problems, seine Zuordnung in eine der Problemklassen aus Kap. 7 und der beschrittene Lösungsweg bzw. der am Ende verwendete Lösungsansatz. Bei allen größeren Problemen wird Gebrauch von Methoden der problemspezifischen Visualisierung gemacht.
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Notes
Noch besser läßt sich R(upOSENBROCK)’s Funktion durch ein Gradientenverfahren lösen. Hier dient diese Funktion als Testbeispiel mit korrelierten Variablen.
String mit dem Namen der zu verwendenden Datendatei: z.B.’ 0850_04’ Verwendung der Dateien 0850_04.dat, 0850_04.mes und 0850_04.esp; die ersten vier Ziffern stehen für die Umdrehungen des Motors pro Minute, hier 850 U/min; die letzten 2 Ziffern für den (Einspritz-) Druck, hier 4 bar.
Normalerweise liegt der Mittelpunktwert in der Mitte des variierten Bereiches. Wenn allerdings die Grenze des Variationsbereiches außerhalb des Suchbereiches für diese Variable liegt, so wird der Variationsbereich entsprechend dem Suchbereich beschränkt. Dadurch kommt es vor, daß der Mittelpunktwert gleichzeitig an der Grenze des Variationsbereiches liegt.
Bei der Einbeziehung mehrerer Größen in die Zielfiinktion werden die Gewichtungsfaktoren W für jede der Größen so festgelegt, daß die Größenordnung der einzelnen Werte aufeinander abgestimmt ist bzw. deren relativen Wichtigkeit entspricht.
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Pohlheim, H. (2000). Anwendung Evolutionärer Algorithmen auf Praxisprobleme. In: Evolutionäre Algorithmen. VDI-Buch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-57137-4_8
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-57137-4_8
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