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Veröffentlicht von:Aurel Karre Geändert vor über 10 Jahren
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Ingo Rechenberg PowerPoint-Folien zur 4. Vorlesung Evolutionsstrategie I Vier elementare Optimierungsstrategien auf dem Prüfstand
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Q x ? Strategie Versuchsobjekt Qualitätsmessung Verstellbarkeit Experimentierkreis 4 Strategien 1. Globale deterministische Suche 2. Globale stochastische Suche 3. Lokale deterministische Suche 4. Lokale stochastische Suche
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Auf der Suche nach dem Optimum
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1. Globale deterministische Suche Systematisches Abscannen des Variablenraums
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2. Globale stochastische Suche Zum Finden des Ziels mit 95% Wahrscheinlichkeit
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3. Lokale deterministische Suche Wandern entlang des steilsten Anstiegs
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4. Lokale stochastische Suche Zufallsdriften entlang des steilsten Anstiegs n >> 1
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Randverteilte Zufallsmutationen Volumenverteilte Zufallsmutationen {
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Volumen einer n-dimensionalen Kugel Oberfläche einer n-dimensionalen Kugel
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Zur Geometrie der n-dimensionalen Kugel
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Gradientenstrategie kontra Evolutionsstrategie Für n >> 1
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Gradientenstrategie kontra Evolutionsstrategie Lineare lokale Klettertheorie in einer stark kausalen Optimierungslandschaft
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Der Dumme, der einfach losgeht, kommt weiter als der Schlaue, der sitzen bleibt und sich vor lauter Nachdenken nicht entscheiden kann. Motto des Evolutionsstrategen
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10 klassische Optimierungsstrategien 1. Gauß-Seidel-Strategie 2. Strategie von Hooke und Jeeves 3. Rosenbrock-Strategie 4. Strategie von Davis, Swann und Campey (DSC) 5. Simplex-Strategie von Nelder/Mead 6. Complex-Strategie von Box 7. Powell-Strategie 8. Newton-Strategie 9. Strategie von Steward 10. Strategie von Davidon, Fletcher und Powell (DFP) Aktuell: SQP-Verfahren (Sequential Quadradic Approximation)
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Elementare Gradientenstrategie
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Extrapolierende Gradientenstrategie
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Gauß-Seidel- oder Koordinatenstrategie
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Simplex-Strategie von Nelder/Mead
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Algorithmus der (1 + 1) - ES { Beliebig groß ?
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Suche nach dem maximalen Fortschritt Wo ist das Optimum ???
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Ende
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