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Relevant bibliographies by topics / Evolutionärer Algorithmus

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Academic literature on the topic 'Evolutionärer Algorithmus'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 1 August 2024

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Journal articles on the topic "Evolutionärer Algorithmus"

1

Zielke, Stephan. "Regalmanagement mit Hilfe Evolutionärer Algorithmen." Marketing ZFP 25, no. 4 (2003): 243–56. http://dx.doi.org/10.15358/0344-1369-2003-4-243.

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2

Brillowski, Florian, Haoming Zhang, Julia Orlik, and Thomas Gries. "Anwendung evolutionärer Algorithmen bei Drapierprozessen." Lightweight Design 10, no. 6 (December 2017): 68–73. http://dx.doi.org/10.1007/s35725-017-0057-9.

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3

Faßnacht, Peer, Matthias Meyer, Rouven Nickel, and Bernd-Arno Behrens. "Vorformoptimierung mittels Evolutionären Algorithmen." ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 107, no. 3 (March 27, 2012): 133–38. http://dx.doi.org/10.3139/104.110721.

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4

Shehu, Edlira, and Rick Vogel. "Evolutionäre Algorithmen im Marketing." Zeitschrift für Management 6, no. 1 (March 30, 2011): 29–51. http://dx.doi.org/10.1007/s12354-011-0136-2.

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5

Rudolph, G., and H. P. Schwefel. "Evolutionäre Algorithmen - ein robustes Optimierkonzept." Physik Journal 50, no. 3 (March 1994): 236–38. http://dx.doi.org/10.1002/phbl.19940500309.

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6

Künne, Bernd, and Udo Kloke. "Evolutionäre Algorithmen in der Produktentwicklung." Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 94, no. 9 (September 1, 1999): 490–92. http://dx.doi.org/10.1515/zwf-1999-940907.

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7

Solot, Philippe, Linus Willmann, Tibor Dudás, Alain Hertz, and Tamas Kis. "133. Kapazitätsoptimierung von Mehrzweckanlagen mittels evolutionärer Algorithmen." Chemie Ingenieur Technik 71, no. 9 (September 1999): 1029–30. http://dx.doi.org/10.1002/cite.3307109137.

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8

Gross, Bernd, and Peter Roosen. "90. Ganzheitliche Prozeßoptimierung mit evolutionären Algorithmen." Chemie Ingenieur Technik 70, no. 9 (September 1998): 1129–30. http://dx.doi.org/10.1002/cite.330700992.

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9

Clement, Steffen, André Jordan, Ridwan Sartiono, Sándor Vajna, and Peter Kellner. "Prototypeinsatz evolutionärer Algorithmen in der Motorenentwicklung bei Volkswagen." MTZ - Motortechnische Zeitschrift 65, no. 3 (March 2004): 220–26. http://dx.doi.org/10.1007/bf03227174.

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10

Zobel, T., B. Groß, and G. Fieg. "Ganzheitliche Optimierung eines industriellen Prozesses mit evolutionären Algorithmen." Chemie Ingenieur Technik 77, no. 7 (July 2005): 932–37. http://dx.doi.org/10.1002/cite.200500046.

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Dissertations / Theses on the topic "Evolutionärer Algorithmus"

1

Heister, Reinhard [Verfasser]. "Evolutionärer Algorithmus für die automatisierte Fertigung in der Dentaltechnik / Reinhard Heister." Aachen : Shaker, 2017. http://d-nb.info/1138178993/34.

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2

Riedel, Marion. "Parallele Genetische Algorithmen." Thesis, Universitätsbibliothek Chemnitz, 2002. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200200437.

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Abstract:

The paper "Parallel Genetic Algorithms" discusses the theoretical basics of Evolutionary Algorithms concentrating on Genetic Algorithms. Possibilities for a parallelization of these algorithms are examined and explained on the basis of concepts of parallel programming. A concrete suggestion for a practical realization of a parallel Genetic Algorithm at different levels of complexity is presented
Die Studienarbeit zum Thema "Parallele Genetische Algorithmen" befasst sich mit den theoretischen Grundlagen Evolutionärer Algorithmen, wobei die Konzentration bei Genetischen Algorithmen liegt, und untersucht die Möglichkeiten einer parallelen Realisierung dieser Algorithmen. Des weiteren werden Konzepte der Parallelen Programmierung diskutiert sowie ein konkreter Vorschlag zur praktischen Realisierung eines parallelen Genetischen Algorithmus' auf verschiedenen Komplexitätsebenen vorgestellt

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3

Nieländer, N. Ulf. "CHEOPS: Das Chemnitzer hybrid-evolutionäre Optimierungssystem." Doctoral thesis, Universitätsbibliothek Chemnitz, 2009. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200901000.

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Abstract:

Evolutionäre Algorithmen übertragen den natürlich-biologischen Evolutionsprozess auf die Lösung mathematischer, techn(olog)ischer oder ökonomischer Optimierungsprobleme aus Forschung, Industrie und Wirtschaft. Die als Vorbild dienenden Prinzipien und Mechanismen werden jedoch nicht direkt kopiert, sondern lediglich ihre Wirkungen abstrakt imitiert sowie algorithmisch implementiert, um dann für die jeweilige Aufgabenstellung immer bessere Individuen mittels Computer im Zeitraffer heranzuzüchten und schließlich (fast-)optimale Lösungspunkte aufzufinden. Dabei bedarf es keiner expliziten Richtungsinformation oder sonstiger Wegweiser, um die Züchtung bzw. Suche zielgerichtet zu dirigieren und dann erfolgreich zu konvergieren. Sukzessive orientieren sich Evolutionäre Algorithmen allein anhand von Lösungspunkt-Zielfunktionswert-Paaren, also am Erfolg oder Misserfolg bereits durchgeführter Suchschritte. Aufgrund dieser konzeptuellen Anspruchslosigkeit haben sie dem Selektionsdruck der Praxis standgehalten, viele Anwendungsgebiete erobert und sich als universell einsetzbare Lösungsverfahren / Optimierungswerkzeuge etabliert. Das für diese Dissertation entwickelte und hier eingehend dokumentierte Chemnitzer hybrid-evolutionäre Optimierungssystem CHEOPS ist konzipiert als leistungsstarker, universeller, anpassungsfähiger und erweiterbarer Evolutionärer Algorithmus zur statischen Parameteroptimierung deterministischer Probleme. Als numerischer Benchmark zur empirischen Beurteilung von Erfolgswahrscheinlichkeit und Fortschrittsgeschwindigkeit ist außerdem eine ausgewogene Schar schwierig zu optimierender mathematischer Testfunktionen zusammengestellt. Dabei sind sie bewusst so konstruiert, dass sie derartige charakteristische Merkmale besitzen, die auch bei praxisrelevanten Optimierungsproblemen oft vorliegen oder zu erwarten sind. Verschiedene topologische Funktionseigenschaften haben tatsächliche oder auch nur vermeintliche Schwierigkeiten bei der Optimierung besonders verdeutlicht. CHEOPS beinhaltet eine Vielzahl an Werkzeugen und Funktion(alität)en, wird aber weiterentwickelt hinsichtlich mehrkriterieller Optimierung sowie hybrider Optimierung als Themengebiete für zukünftige Herausforderungen.

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4

Hable, Matthias. "Beitrag zur Energieeinsatzoptimierung mit evolutionären Algorithmen in lokalen Energiesystemen mit kombinierter Nutzung von Wärme- und Elektroenergie." Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2005. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:swb:14-1117028909324-72379.

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Abstract:

Decentralised power systems with a high portion of power generated from renewable energy sources and cogeneration units (CHP) are emerging worldwide. Optimising the energy usage of such systems is a difficult task as the stochastic fluctuations of generation from renewable sources, the coupling of electrical and thermal power generation by CHP and the time dependence of necessary storage devices require new approaches. Evolutionary algorithms are able to solve the optimisation task of the energy management. They use the principles of erroneous replication and cumulative selection that can be observed in biological processes, too. Very often recombination is included in the optimisation process. Using these quite simple principles the algorithm is able to explore difficult, large and high dimensional solution spaces. It will converge to the optimal solution in most of the cases quite fast, compared to other types of optimisation algorithms. At the example of an one dimensional replicator it is derived that the convergence speed in optimising convex functions increases by several orders of magnitude even after a few cycles compared to Monte-Carlo-simulation. For several types of equipment models are developed in this work. The cost to operate a given power system for a given time span is chosen as objective function. There is a variety of parameters (more than 15) that can be set in the algorithm. With quite extensive investigations it could be shown that the product of number of replicators and the number of calculated cycles has the most important influence on the quality of the solution but the calculation time is also proportional to this number. If there are reasonable values chosen for the remaining parameters the algorithm will find appropriate solutions in adequate time in most of the cases. Although a pure evolutionary algorithm will converge to a solution the convergence speed can be greatly enhanced by extending it to a hybrid algorithm. Grouping the replicators of the first cycle in suggestive regions of the solution space by an intelligent initialisation algorithm and repairing bad solutions by introducing a Lamarckian repair algorithm makes the optimisation converge fast to good optima. The algorithm was tested using data of several existing energy systems of different structure. To optimise the energy usage in a power system with 15 different types of units the required computation time is in the range of 15 minutes. The results of this work show that extended hybrid evolutionary algorithms are suitable for integrated optimisation of energy usage in combined local energy systems. They reach better results with the same or less effort than many other optimisation methods. The developed method of optimisation of energy usage can be applied in energy systems of small and large size and complexity as optimisation computations of energy systems on the island of Cape Clear, at FH Offenburg and in the Allgäu demonstrate.

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5

Bakaev, Maxim, Martin Gaedke, and Sebastian Heil. "Kansei Engineering Experimental Research with University Websites." Universitätsbibliothek Chemnitz, 2016. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-210231.

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Abstract:

This technical report presents the data and some results of the experimental research in the field of Human-Computer Interaction (Kansei Engineering), undertaken jointly by Technische Universität Chemnitz (Germany) and Novosibirsk State Technical University (Russia) in Feb- March 2016. In the experiment, 82 Master and Bachelor students of both universities evaluated 21 website of selected German and Russian universities per 10 emotional and 5 quality scales.

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6

Krettek, Johannes Verfasser], Torsten [Akademischer Betreuer] [Bertram, and Günter [Akademischer Betreuer] Rudolph. "Ein multikriterieller evolutionärer Algorithmus mit interaktiver Präferenzintegration – Angewendet zur Optimierung von Hydraulikventilreglern / Johannes Krettek. Betreuer: Torsten Bertram. Gutachter: Günter Rudolph." Dortmund : Universitätsbibliothek Dortmund, 2013. http://d-nb.info/1099438918/34.

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7

Krettek, Johannes [Verfasser], Torsten [Akademischer Betreuer] Bertram, and Günter [Akademischer Betreuer] Rudolph. "Ein multikriterieller evolutionärer Algorithmus mit interaktiver Präferenzintegration – Angewendet zur Optimierung von Hydraulikventilreglern / Johannes Krettek. Betreuer: Torsten Bertram. Gutachter: Günter Rudolph." Dortmund : Universitätsbibliothek Dortmund, 2013. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:101:1-201605046515.

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8

Hable, Matthias. "Beitrag zur Energieeinsatzoptimierung mit evolutionären Algorithmen in lokalen Energiesystemen mit kombinierter Nutzung von Wärme- und Elektroenergie." Doctoral thesis, Technische Universität Dresden, 2004. https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A24496.

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Abstract:

Decentralised power systems with a high portion of power generated from renewable energy sources and cogeneration units (CHP) are emerging worldwide. Optimising the energy usage of such systems is a difficult task as the stochastic fluctuations of generation from renewable sources, the coupling of electrical and thermal power generation by CHP and the time dependence of necessary storage devices require new approaches. Evolutionary algorithms are able to solve the optimisation task of the energy management. They use the principles of erroneous replication and cumulative selection that can be observed in biological processes, too. Very often recombination is included in the optimisation process. Using these quite simple principles the algorithm is able to explore difficult, large and high dimensional solution spaces. It will converge to the optimal solution in most of the cases quite fast, compared to other types of optimisation algorithms. At the example of an one dimensional replicator it is derived that the convergence speed in optimising convex functions increases by several orders of magnitude even after a few cycles compared to Monte-Carlo-simulation. For several types of equipment models are developed in this work. The cost to operate a given power system for a given time span is chosen as objective function. There is a variety of parameters (more than 15) that can be set in the algorithm. With quite extensive investigations it could be shown that the product of number of replicators and the number of calculated cycles has the most important influence on the quality of the solution but the calculation time is also proportional to this number. If there are reasonable values chosen for the remaining parameters the algorithm will find appropriate solutions in adequate time in most of the cases. Although a pure evolutionary algorithm will converge to a solution the convergence speed can be greatly enhanced by extending it to a hybrid algorithm. Grouping the replicators of the first cycle in suggestive regions of the solution space by an intelligent initialisation algorithm and repairing bad solutions by introducing a Lamarckian repair algorithm makes the optimisation converge fast to good optima. The algorithm was tested using data of several existing energy systems of different structure. To optimise the energy usage in a power system with 15 different types of units the required computation time is in the range of 15 minutes. The results of this work show that extended hybrid evolutionary algorithms are suitable for integrated optimisation of energy usage in combined local energy systems. They reach better results with the same or less effort than many other optimisation methods. The developed method of optimisation of energy usage can be applied in energy systems of small and large size and complexity as optimisation computations of energy systems on the island of Cape Clear, at FH Offenburg and in the Allgäu demonstrate.

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Starke, Sebastian [Verfasser]. "Bio IK: A Memetic Evolutionary Algorithm for Generic Multi-Objective Inverse Kinematics : Bio IK: Ein memetischer evolutionärer Algorithmus für generische inverse Kinematik mit mehreren Zielen / Sebastian Starke." Hamburg : Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky, 2020. http://d-nb.info/1221720910/34.

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10

Bahmann, Silvia. "Development of an evolutionary algorithm for crystal structure prediction." Doctoral thesis, Technische Universitaet Bergakademie Freiberg Universitaetsbibliothek "Georgius Agricola", 2014. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:105-qucosa-141596.

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Abstract:

Die vorliegende Dissertation befasst sich mit der theoretischen Vorhersage neuer Materialien. Ein evolutionärer Algorithmus, der zur Lösung dieses globalen Optimierungsproblems Konzepte der natürlichen Evolution imitiert, wurde entwickelt und ist als Programmpaket EVO frei verfügbar. EVO findet zuverlässig sowohl bekannte als auch neuartige Kristallstrukturen. Beispielsweise wurden die Strukturen von Germaniumnitrofluorid, einer neue Borschicht und mit dem gekreuzten Graphen einer bisher unbekannte Kohlenstoffstruktur gefunden. Ferner wurde in der Arbeit gezeigt, dass das reine Auffinden solcher Strukturen der erste Teil einer erfolgreichen Vorhersage ist. Weitere aufwendige Berechnungen sind nötig, die Aufschluss über die Stabilität der hypothetischen Struktur geben und Aussagen über zu erwartende Materialeigenschaften liefern.

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Books on the topic "Evolutionärer Algorithmus"

1

Blume, Christian. GLEAM - general learning evolutionary algorithm and method: Ein evolutionärer Algorithmus und seine Anwendungen. Karlsruhe: KIT Scientific Publ., 2009.

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2

Braun, Robert. Ein echtzeitfähiger evolutionärer Algorithmus zur netzweiten Optimierung der Lichtsignalsteuerung. München: Lehrstuhl für Verkehrstechnik, Technische Universität München, 2009.

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3

Bristol>, ACDM <6 2004. Adaptive Computing in Design and Manufacture VI. London: Springer London, 2004.

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4

Jörg, Biethahn, and Nissen Volker 1965-, eds. Evolutionary algorithms in management applications. Berlin: Springer, 1995.

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5

Günther, Swen. Design for Six Sigma: Konzeption und Operationalisierung von alternativen Problemlösungszyklen auf Basis evolutionärer Algorithmen. Wiesbaden: Gabler, 2010.

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6

Cantú-Paz, Erick, and Francisco Fernández de Vega. Parallel and distributed computational intelligence. Berlin: Springer, 2010.

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7

Qing, Anyong. Differential Evolution in Electromagnetics. New York: Springer, 2010.

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8

EvoCOP (Conference) (10th 2010 Istanbul, Turkey). Evolutionary computation in combinatorial optimization: 10th European conference, EvoCOP 2010, Istanbul, Turkey, April 7-9, 2010 : proceedings. Berlin: Springer, 2010.

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9

International Conference on Swarm, Evolutionary and Memetic Computing (1st 2010 Chennai, India). Swarm, evolutionary, and memetic computing: First International Conference on Swarm, Evolutionary, and Memetic Computing, SEMCCO 2010, Chennai, India, December 16-18, 2010 : proceedings. Berlin: Springer, 2010.

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10

Weicker, Karsten. Evolutionäre Algorithmen. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-09958-9.

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Book chapters on the topic "Evolutionärer Algorithmus"

1

Bousonville, Thomas. "Ein Evolutionärer Algorithmus zur Routenplanung." In Tourenplanung für die Siedlungsabfallentsorgung, 41–78. Wiesbaden: Deutscher Universitätsverlag, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-663-11651-6_4.

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2

Corsépius, Ralf. "Ein evolutionärer Algorithmus zur lokalen Manipulatorwegeplanung." In Informatik aktuell, 160–68. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-59708-4_16.

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3

Weicker, Karsten. "Evolutionäre Standardalgorithmen." In Evolutionäre Algorithmen, 127–87. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-09958-9_4.

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4

Gerdes, Ingrid, Frank Klawonn, and Rudolf Kruse. "Klassifizierung evolutionärer Algorithmen." In Evolutionäre Algorithmen, 115–62. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-86839-8_7.

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5

Weicker, Karsten. "Prinzipien evolutionärer Algorithmen." In Evolutionäre Algorithmen, 47–126. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-09958-9_3.

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6

Weicker, Karsten. "Anwendung evolutionärer Algorithmen." In Evolutionäre Algorithmen, 237–91. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-09958-9_6.

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7

Pohlheim, Hartmut. "Einleitung." In Evolutionäre Algorithmen, 1–5. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-57137-4_1.

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8

Pohlheim, Hartmut. "Struktur und Aufbau Evolutionärer Algorithmen." In Evolutionäre Algorithmen, 7–12. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-57137-4_2.

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9

Pohlheim, Hartmut. "Grundlegende Verfahren und Operatoren." In Evolutionäre Algorithmen, 13–72. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-57137-4_3.

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Pohlheim, Hartmut. "Populationen, verschiedene Strategien und Konkurrenz." In Evolutionäre Algorithmen, 73–114. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-57137-4_4.

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