Masterarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1,0, Fachhochschule Bielefeld (FB Ingenieurwissenschaften und Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines kooperativen Optimierungsverfahrens, d.h. mehrere Low-Level Heuristiken werden von einer High-Level Heuristik so gesteuert, dass sie ein Problem gemeinsam l sen. Gemeinsam l sen hei t hier, sie l sen sich ab, d.h. eine Low-Level Heuristik f ngt dort an, wo die andere aufgeh rt hat. Warum ist eine kooperative L sung aber sinnvoll? Die Nachbarschaftsstruktur einer komplexen Zielfunktion kann in verschiedenen Regionen der Zielfunktion sehr unterschiedlich sein. In unterschiedlichen Regionen eignen sich lokal eventuell jeweils andere Low-Level Heuristiken als anderswo, d.h. es gibt eventuell keine Erkundungs-Heuristik, die sich berall gleich gut eignet. Ein anderer Vorteil ist: Man hebt den Grad der Allgemeinheit des Suchverfahrens durch kooperative Suche, w hrend ein Verfahren trotzdem (idealerweise) konkurrenzf hig zu Einzelverfahren bleibt. Allgemeinheit kann besonders f r nicht-Experten von Vorteil sein, oder wenn wenig Wissen ber die Problemstruktur vorhanden ist. In der Literatur spricht man h ufig von "Hyperstrategien", da Hyperstrategien auf einer noch h heren Abstraktionsebene arbeiten als die "Metaheuristiken". Hyperstrategien operieren nicht auf Zielfunktionen, sondern sie verwalten Metaheuristiken. In der vorliegenden Arbeit erfolgt zun chst eine allgemeine Einf hrung ber Optimierung und die eingesetzten Low-Level Heuristiken. Es folgt eine Literatur-Befragung ber die generelle Struktur von Hyper-Heuristiken. Im Kern der Arbeit werden drei vom Autor selbst entwickelte kooperative Verfahren vorgestellt. Die zwei zuletzt entwickelten Verfahren werden im Rahmen der Evaluation statistisch verglichen.
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