Proseminar: Moderne evolutionäre Optimierungsverfahren

Beschreibung

Das Proseminar Moderne evolutionäre Optimierungsverfahren behandelt Algorithmen zur Optimierung schwerer Funktionen, welche häufig auf 'Daumenregeln' (Heuristiken) basieren und auf große Problemklassen anwendbar sind. Solche generischen Heuristiken finden Anwendung für 'Black-Box-Funktionen', deren Eigenschaften weitgehend unbekannt sind, weil sie analytisch schwer zu fassen sind. Wie in vielen technischen Feldern werden auch hier immer wieder biologische Prozesse als Vorbild genommen ('Bionik') und in leistungsfähige Algorithmen übertragen. Im Vergleich zu analytischen Verfahren sind sie in der Regel prinzipell wesentlich einfacher und dennoch in vielen Fällen erfolgreich.

Hinweise:

• Alle Teilnehmenden stellen ihre Arbeiten in je einem Vortrag (45 min. Dauer + 10 min. Diskussion) sowie einer schriftlichen Ausarbeitung (12-15 Seiten) vor.
• Wir bitten um vorherige Mitteilung, falls jemand den Vorbesprechungstermin nicht wahrnehmen kann.
• Die Vortragstermine werden je nach Teilnehmerzahl in der Vorbesprechung festgelegt.

Themen

Datum	Thema	Betreuung	Referent(in)
24.11.2011	Partikelschwarmoptimierung [4, 5, 9]		Dr. Andreas Dräger
01.12.2011	Differentielle Evolution [14]		Markus Beck
08.12.2011	Ameisenkolonie-Optimierung [3, 6, 7]	Dr. Andreas Dräger, Markus Beck	Felix Widmaier
15.12.2011	Genetisches Programmieren [9]	Dr. Andreas Dräger, Markus Beck	Eugen Ruff
22.12.2011	Koevolution [10, 13]	Dr. Andreas Dräger, Markus Beck	Anh-Huy Pham-Duy
18.01.2012	Nachbesprechung

Literaturempfehlungen

[1]	Areibi, S. and Yang, Z. (2004). Effective memetic algorithms for vlsi design = genetic algorithms + local search + multi-level clustering. Evolutionary Computation, 12(3), 327-353.
[2]	Bird, S. and Li, X. (2006). Adaptively choosing niching parameters in a PSO. In GECCO '06: Proceedings of the 8th annual conference on Genetic and evolutionary computation, pages 3-10, New York, NY, USA. ACM.
[3]	Blum, C. (2005). Ant colony optimization: Introduction and recent trends. Physics of Life reviews, 2(4), 353-373.
[4]	Clerc, M. (2005). Particle Swarm Optimization. ISTE Ltd, London, UK.
[5]	Clerc, M. and Kennedy, J. (2002). The Particle Swarm-Explosion, Stability, and Convergence in a Multidimensional Complex Space. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(1), 58-73.
[6]	Dorigo, M. and Socha, K. (2007). An introduction to ant colony optimization.
[7]	Dorigo, M. and Stützle, T. (2003). The ant colony optimization metaheuristic: Algorithms, applications, and advances. Handbook of metaheuristics, pages 250-285.
[8]	Eiben, A. E. and Smith, J.E. Introduction to Evolutionary Computing. Springer, Natural Computing Series. 2nd printing, 2007. ISBN: 978-3-540-40184-1
[9]	Engelbrecht, A. P. (2007). Computational Intelligence: An Introduction. Wiley. Holland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. The University of Michigan Press, Cambridge, MA, USA.
[10]	Juille, H. and Pollack J.B. (1996). Dynamics of Co-evolutionary Learning. Fourth International Conference on Simulation of Adaptive Behavior, pages 526-534.
[11]	Lozano, M., Herrera, F., Krasnogor, N., and Molina, D. (2004). Real-coded memetic algorithms with crossover hill-climbing. Evolutionary Computation, 12(3), 273--302.
[12]	Merz, P. (2004). Advanced fitness landscape analysis and the performance of memetic algorithms. Evolutionary Computation, 12(3), 303-325.
[13]	Pollack, J., Blair, A., and Land, M. (1997). Coevolution of a backgammon player. Artificial life five, 5.
[14]	Price, K. and Storn R.M. and Lampinen J.A. (2005). Differential Evolution: A Practical Approach to Global Optimization. Springer, Natural Computing Series.
[15]	Rechenberg, I. (1973). Evolutionsstrategie: Optimierung technischer Systeme nach Prinzipien der biologischen Evolution. Fromman-Holzboog, Stuttgart.
[16]	Schwefel, H.-P. (1975). Evolutionsstrategie und numerische Optimierung. Dr.-Ing. Thesis, Technical University of Berlin, Department of Process Engineering.

Stilvorlage

• Für die Erstellung der Ausarbeitung mit Word97/2000 gibt es hier eine Stilvorlage ( , 27kB).
• Wenn Sie eine andere Textverarbeitung bevorzugen, orientieren Sie sich bitte an diesem Muster ( , 13kB).
• Für -Fans gibt es einen Stylemit kleiner Demo.