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Stochastische Optimierungsverfahren

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Intelligente Verfahren

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Zusammenfassung

Ziel des Kapitels 11 ist, die grundlegende Arbeitsweise stochastischer Verfahren zu verstehen, um die Grenzen dieser Algorithmen bei der Systemidentifikation mit Neuronalen Netzen herausarbeiten zu können. Die im Kapitel 11 beschriebenen Algorithmen orientieren sich alle an Phänomenen der Natur: Die Grundidee beim Simulated Annealing ist der Abkühlungsprozess von geschmolzenen Festkörpern. Bei den Evolutionären Algorithmen handelt es sich um mathematische Modelle, welche die Evolution des Lebens simulieren. Unter Swarm Intelligence versteht man Verfahren, die das Schwarmverhalten von Tieren nachahmen. Stellvertretend für diese Gattung wird das Particle Swarm Optimization Verfahren vorgestellt.

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Authors and Affiliations

  1. LS für Elektrische Antriebssysteme, TU München, Arcisstr. 21, 80333, München, Deutschland

    Prof. i. R. Dr.-Ing. Dr.-Ing. h.c., Fellow IEEE Dierk Schröder

  2. LSR, TUM, Technische Universität München, Theresienstr. 90, 80333, München, Deutschland

    Univ.-Prof. Dr.-Ing./Univ. Tokio habil., Fellow IEEE Martin Buss

Authors
  1. Prof. i. R. Dr.-Ing. Dr.-Ing. h.c., Fellow IEEE Dierk Schröder
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  2. Univ.-Prof. Dr.-Ing./Univ. Tokio habil., Fellow IEEE Martin Buss
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© 2017 Springer-Verlag GmbH Deutschland

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Schröder, D., Buss, M. (2017). Stochastische Optimierungsverfahren. In: Intelligente Verfahren. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-55327-5_11

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-55327-5_11

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-55326-8

  • Online ISBN: 978-3-662-55327-5

  • eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)

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