LFU:online

• Kenntnisse über Optimierungsmethoden
• Einführung in die bio-inspirierte Optimierungsalgorithmen
• Kenntnisse über verschiedener Optimierungsmethoden
• Einführung in die parallele bio-inspirierte Optimierungsmethoden

1. Motivierung

2. Einführung in die bio-inspirierte Techniken

3. Bio-Inspired Techniken und Parallelität

4. Einzel-Ziel-Optimierung Techniken

4.1. Genetische Algorithmen

4.2. Particle Swarm Optimization (PSO)

4.3 Ant Colony Systeme (ACO)

5. Parallel Modelle für Single-Ziel-Optimierung Techniken

5.1. Cellular

5.2. Islands

5.3. Distributed Modelle

6. Multi-Ziel-Optimierung Techniken

6.1. Spezifische Fragen bei der Optimierung mehrerer Kriterien

6.2. Pareto vs Aggregation

6.3. Multi-Ziel GA

6.4. Multi-Ziel PSO

7. Parallel Modelle für Mehrzieloptimierung

7.1. Cellular

7.2. Insel

7.3. Distributed

8. Many-Ziel-Optimierung

9. Weitere Fragen: Evolutionary Learning, Experimentieren, No Free Lunch Theorem

Vortrag, Beurteilung aufgrund eines einzigen Prüfungsaktes am Ende der Lehrveranstaltung.

Lehrveranstaltungsprüfung gemäß § 7 Satzungsteil, Studienrechtliche Bestimmungen

Wird im Rahmen der ersten Lehrveranstaltung besprochen.