University of Tübingen Homepage Lehrstuhl Rechnerarchitektur, Prof Dr. Zell
print versionl HomeComputer Architecture Teaching Genetische Algorithmen und Evolutionsstrategien GA und ES Übungen
 
About Our Department
People
Research Projects
Software
Publications
Teaching
Technische Informatik II
Prosem.: Artificial Life
Prosem.: Mobile Roboter
Genetische Algorithmen und Evolutionsstrategien
GA und ES Übungen
Neuronale Netze
Robotik II
Sem.: Regulatorische und Metabolische Netze
Sem.: Advanced Topics in Mobile Robotics
Prakt.: Evolutionäre Algorithmen
Diploma Theses
Vacancies
Address/Directions
External Links
Internal Pages
 
Contents
Search
 
Computer Science Dept.
University of Tübingen
 
 

Übungen zur Vorlesung
Genetische Algorithmen und Evolutionsstrategien 

Betreuer Marcel Kronfeld, Liping Xu, Philippe Komma
Sprechstunde nach Vereinbarung
Zeit der Übungen Di. 14 h c.t. (G.H.), Di. 17 h c.t. (G.H.)
Ort Sand 6
Beginn der Übungen Zweite Vorlesungswoche
Ausgabe der Übungsblätter jede Woche in der Vorlesung
Abgabe der bearbeiteten Übungsblätter vor der Vorlesung per E-Mail an Betreuer (marcel.kronfeld at uni-tuebingen.de)
Bearbeitung der Übungsblätter in Zweiergruppen
Rückgabe und Besprechung in den Übungen
Unbenoteter Übungsschein insgesamt 60% der Gesamtpunktzahl der Übungsblätter und (n-1) Übungsblätter bearbeitet
Benoteter Übungsschein zusätzlich mündliche/schriftliche Prüfung

Klausurergebnisse

Die Klausurergebnisse stehen nun fest und können wie üblich am Schwarzen Brett des Lehrstuhls sowie an der Morgenstelle eingesehen werden. Einsicht in die Klausuren kann am Dienstag, den 28.7.2008, von 15-16 h genommen werden.

Scheinvergabe

Liste der Studenten, die das Scheinkriterium (unbenotet) erfüllt haben: Scheinvergabe

Weitere Links

EA-Ressourcen
Die ausführliche Linksammlung des Lehrstuhls
Evolvica
Beispiel-Applets
GA Playground - Java Genetic Algorithms Toolkit
EvoWeb
EvoNET home page

Übungsblätter

Blatt Material Ausgabe Abgabe Besprechung
Blatt 1 22.04.2008 29.04.2008 06.05.2008
Blatt 2
[bitstring.zip] [EvA2BaseB2.jar]
29.04.2008 06.05.2008 20.05.2008
Blatt 3
[SrcB03_Frame.tgz]
06.05.2008 20.05.2008 27.05.2008
Blatt 4
[SrcB04_Frame.tgz]
20.05.2008 27.05.2008 03.06.2008
Blatt 5
[SrcB05_Frame.tgz]
27.05.2008 03.06.2008 10.06.2008
Blatt 6
[SrcB06_Frame.tgz] [RegrInd.]
03.06.2008 10.06.2008 17.06.2008
Blatt 7
[polyApproxFrm] [EaGuiFrmB07.tgz]
10.06.2008 17.06.2008 24.06.2008
Blatt 8
[EaGuiFrmB08.tgz]
17.06.2008 24.06.2008 01.07.2008
Blatt 9
[EaGuiFrmB09.tgz]
24.06.2008 01.07.2008 08.07.2008
Blatt 10 01.07.2008 08.07.2008 15.07.2008
Blatt 11
[EaGuiFrmB11.tgz]
08.07.2008 15.07.2008 15.07.2008

Hinweise:

  • Blatt 10: Von den gegebenen drei Aufgaben ist nur genau eine zu bearbeiten und in EvA2 zu implementieren!
  • Aufgabe 18: Beachten Sie bei eigener Implementierung, daß Funktionen wie Division und Wurzel geschützt werden müssen, indem etwa für ungültige Argumente 0 zurückgegeben wird.
  • Aufgabe 16: Um die optimierte Funktion in der GUI zu sehen, können Sie das zusätzlich verlinkte Skelett von RegrIndividual.java verwenden. Vergleichen Sie auch Best- mit Tournament-Selektion.
  • Aufgabe 12: In EaGui.java wurde leider vergessen, PBIL_sol wieder in PBIL umzubenennen (Zeilen 201,202), dies wird benötigt, um PBIL aus der GUI zu starten.
  • Aufgabe 12: Zu beachten ist, daß die Populationsgröße der EaGui ('mu') im PBIL-Kontext 'lambda' entspricht, während das PBIL-'mu' zum Selektionsparameter wird.
  • Aufgabe 8: Für n-Punkt-Crossover liegen Kreuzungspunkte immer zwischen Bits, Kreuzungspunkt 1 also z.B. zwischen Bits 1 und 2.
  • Aufgabe 4: Die Zielfunktion soll die Anzahl der 1-Bits minimieren, indem sie beispielsweise einfach gezählt werden.


    • Last changes: 24.07.2008, 16:31 CEST. RA-Webmaster. Impressum
      http://www.ra.cs.uni-tuebingen.de/lehre/ss08/ga_es_ueb.html
      © 2001-2008 University of Tübingen