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Dissertations / Theses on the topic 'Evolutionärer Algorithmus'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 1 August 2024

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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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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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Reimann, Axel. "Evolutionary algorithms and optimization." Doctoral thesis, [S.l. : s.n.], 2002. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=969093497.

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12

Kämpf, Michael. "Probleme der Tourenbildung." Universitätsbibliothek Chemnitz, 2006. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:swb:ch1-200601999.

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Abstract:
Die Tourenbildung beschäftigt sich mit der Konstruktion kostengünstiger Transportrouten zur Belieferung von Verbrauchern. Sie ist eine der weitreichensten Erfolgsgeschichten des Operations Research. Das starke Interesse an diesen Problemen durch Industrie und Forschung liegt zum einen am wirtschaftlichen Potenzial der Tourenbildung und -optimierung, zum anderen macht ihr Reichtum an Struktur sie zu einem faszinierenden Forschungsgebiet. In der vorliegenden Arbeit soll ein Überblick über einige, u. a. auch neuere mathematische Modell- und Lösungsansätze gegeben werden. Auf Grund der hohen Anzahl der Veröffentlichungen auf diesem Gebiet wird nicht zwingend ein Anspruch auf die vollständige Darlegung aller möglichen Problemstellungen im Zusammenhang mit dem TSP sowie dem VRP und deren Lösungsansätze erhoben. An den gegebenen Stellen wird statt dessen auf weiterführende Literatur verwiesen.
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Rosé, Helge. "Evolutionäre Strategien und multitome Optimierung." Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I, 1998. http://dx.doi.org/10.18452/14376.

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Abstract:
Für die erfolgreiche Lösung eines Optimierungsproblems ist die Wahl der verwendeten Suchstrategie von entscheidender Bedeutung. Die vorliegende Arbeit untersucht die Kriterien dieser Wahl. Dabei stellen sich drei grundlegende Fragen: Welche Strategien der Optimierung eines gegebenen Problems existieren überhaupt, und was für Eigenschaften besitzen sie? Wodurch wird der Charakter eines Optimierungsproblems bestimmt, und gibt es Klassen ähnlicher Probleme? Besteht eine Verbindung zwischen den Eigenschaften der Strategien und den Klassen der Probleme, die es ermöglicht, für jede Problemklasse eine geeignete Optimierungsstrategie anzugeben? Dazu wird zuerst die Klasse der Evolutionären Algorithmen naher betrachtet, deren generelles Verhalten die Boltzmannstrategie, Darwinstrategie oder Boltzmann-Darwin-Strategie beschreiben. Als weiteres Beispiel wird die Multitome Strategie untersucht. In ihr wird das Problem unter verschiedenen Gesichtspunkten betrachtet und in Einzelanforderungen zerlegt, die abwechselnd optimiert werden. Für den speziellen Fall der Dichotomen Strategie wird die allgemeine zeitabhängige Lösung mit Hilfe der Methode der Charakteristiken bestimmt. Zur Beantwortung der zweiten Frage wird die Zustandsdichte als klassifizierende Größe des Optimierungsproblems eingeführt. Sie kann unter Verwendung der Boltzmannstrategie während des Optimierungslaufes durch zwei allgemeine Approximationsmethoden: die Methode der stationären Verteilungen und die Eigenvektormethode bestimmt werden. Aus der Zustandsdichte erhält man den Wirkungsgrad der Zufallssuche. Er charakterisiert den Ordnungsgrad des Problems und stellt damit ein wichtiges Maß der Problemschwierigkeit dar. Die entscheidende dritte Frage wird für Probleme der Optimierung frustrierter Sequenzen, der Netzwerkoptimierung und für das Faltungsproblem der RNA behandelt. Mit der Einführung der Klassen gerichteter und ungerichteter Strategien, die für Optimierungsprobleme mit niedrigem bzw. hohem Wirkungsgrad der Zufallssuche effektiv sind, kann eine Verbindung zwischen dem Strategieverhalten und dem Problemcharakter hergestellt werden, die es ermöglicht, für eine konkrete Optimierungsaufgabe die Klasse der geeigneten Strategien zu wählen.
A crucial point of successful solving an optimization problem is the choice of the used strategy. The present paper investigates the criteria of this choice. Thereby three fundamental questions put themselves: Which strategies of the optimization of a given problem exist altogether, and which properties characterize the strategies? How is the character of an optimization problem determined, and are there classes of similar problems? Does a combination exist between the characteristics of the strategies and the classes of problems, which makes it possible to indicate a suitable strategy for each class? The class of the Evolutionary Algorithms is considered more closely. The general behavior of the algorithms can be described by the Boltzmann strategy, Darwin strategy or Boltzmann-Darwin strategy. As a further example the Multitomic strategy is explored. In this approach the problem is considered under different points of view and decomposes in single demands, which are optimized alternately. For the special case of the Dichotomic strategy the general time dependent solution is determined. To answer the second question the density of states is introduced as classifying measure of optimization problems. The density can be determined during the optimization course by two general approaches: the method of the stationary distribution and the eigenvalue method. From the density of states one receives the efficiency of the random search. It describes the degree of order of the problem and presents an measure of the problem difficulty. The important third question is treated for problems of the optimization of frustrated sequences, the network optimization and RNA folding. The introduction of the classes of directed and non directed strategies, which are effective for problems with low and high efficiency of the random search, establishes a connection between the strategy and the character of the problem, which makes it possible to choose the class of the suitable strategies for a given optimization task.
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Riexinger, Sascha [Verfasser]. "Blockbildung bei evolutionären Algorithmen / Sascha Riexinger." München : Verlag Dr. Hut, 2013. http://d-nb.info/1042308489/34.

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Wenke, Birgit [Verfasser]. "Anwenderspezifische Reduzierung von Mengen interessanter Assoziationsregeln mittels Evolutionärer Algorithmen / Birgit Wenke." Aachen : Shaker, 2008. http://d-nb.info/1161304894/34.

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Liebrecht, Bastian [Verfasser]. "Aerodynamische Optimierung von schief fliegenden Nurflügelflugzeugen mit evolutionären Algorithmen / Bastian Liebrecht." Aachen : Shaker, 2004. http://d-nb.info/1170534244/34.

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Spaeth, Achim Benjamin [Verfasser], and Achim [Akademischer Betreuer] Menges. "Architektonische Formfindung akustischer Räume mit Hilfe evolutionärer Algorithmen / Achim Benjamin Spaeth. Betreuer: Achim Menges." Stuttgart : Universitätsbibliothek der Universität Stuttgart, 2014. http://d-nb.info/1060371286/34.

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Turschner, Dirk [Verfasser]. "Selbsteinstellende kaskadierte Zustandsregelung mit evolutionären Algorithmen für mechatronische Antriebssysteme mit Lose / Dirk Turschner." Aachen : Shaker, 2003. http://d-nb.info/1170543480/34.

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Schilling, Steffi [Verfasser], Frank [Akademischer Betreuer] Werner, and Josef [Akademischer Betreuer] Trabert. "Beitrag zur Lösung ingenieurtechnischer Entwurfsaufgaben unter Verwendung Evolutionärer Algorithmen / Steffi Schilling ; Frank Werner, Josef Trabert." Weimar : Professur Planung von Ingenieurbauten, 2004. http://d-nb.info/1117031004/34.

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Fu, Xinye. "Building Evolutionary Clustering Algorithms on Spark." Thesis, KTH, Skolan för informations- och kommunikationsteknik (ICT), 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-219608.

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Abstract:
Evolutionary clustering (EC) is a kind of clustering algorithm to handle the noise of time-evolved data. It can track the truth drift of clustering across time by considering history. EC tries to make clustering result fit both current data and historical data/model well, so each EC algorithm defines snapshot cost (SC) and temporal cost (TC) to reflect both requests. EC algorithms minimize both SC and TC by different methods, and they have different ability to deal with a different number of cluster, adding/deleting nodes, etc.Until now, there are more than 10 EC algorithms, but no survey about that. Therefore, a survey of EC is written in the thesis. The survey first introduces the application scenario of EC, the definition of EC, and the history of EC algorithms. Then two categories of EC algorithms model-level algorithms and data-level algorithms are introduced oneby-one. What’s more, each algorithm is compared with each other. Finally, performance prediction of algorithms is given. Algorithms which optimize the whole problem (i.e., optimize change parameter or don’t use change parameter to control), accept a change of cluster number perform best in theory.EC algorithm always processes large datasets and includes many iterative data-intensive computations, so they are suitable for implementing on Spark. Until now, there is no implementation of EC algorithm on Spark. Hence, four EC algorithms are implemented on Spark in the project. In the thesis, three aspects of the implementation are introduced. Firstly, algorithms which can parallelize well and have a wide application are selected to be implemented. Secondly, program design details for each algorithm have been described. Finally, implementations are verified by correctness and efficiency experiments.
Evolutionär clustering (EC) är en slags klustringsalgoritm för att hantera bruset av tidutvecklad data. Det kan spåra sanningshanteringen av klustring över tiden genom att beakta historien. EC försöker göra klustringsresultatet passar både aktuell data och historisk data / modell, så varje EC-algoritm definierar ögonblicks kostnad (SC) och tidsmässig kostnad (TC) för att reflektera båda förfrågningarna. EC-algoritmer minimerar både SC och TC med olika metoder, och de har olika möjligheter att hantera ett annat antal kluster, lägga till / radera noder etc.Hittills finns det mer än 10 EC-algoritmer, men ingen undersökning om det. Därför skrivs en undersökning av EC i avhandlingen. Undersökningen introducerar först applikationsscenariot för EC, definitionen av EC och historien om EC-algoritmer. Därefter introduceras två kategorier av EC-algoritmer algoritmer på algoritmer och algoritmer på datanivå en för en. Dessutom jämförs varje algoritm med varandra. Slutligen ges resultatprediktion av algoritmer. Algoritmer som optimerar hela problemet (det vill säga optimera förändringsparametern eller inte använda ändringsparametern för kontroll), acceptera en förändring av klusternummer som bäst utför i teorin.EC-algoritmen bearbetar alltid stora dataset och innehåller många iterativa datintensiva beräkningar, så de är lämpliga för implementering på Spark. Hittills finns det ingen implementering av EG-algoritmen på Spark. Därför implementeras fyra EC-algoritmer på Spark i projektet. I avhandlingen införs tre aspekter av genomförandet. För det första är algoritmer som kan parallellisera väl och ha en bred tillämpning valda att implementeras. För det andra har programdesigndetaljer för varje algoritm beskrivits. Slutligen verifieras implementeringarna av korrekthet och effektivitetsexperiment.
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Holtzhausen, Stefan. "Erfassungsplanung nach dem Optimierungsprinzip am Beispiel des Streifenprojektionsverfahrens." Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2015. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-173373.

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Abstract:
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Erfassung von Oberflächen mittels Streifenprojektionsverfahren. Dabei wird ein Berechnungsmodell erarbeitet, welches den durch eine Aufnahme erfassten Bereich der Objektoberfläche berechnet und bewertet. Mithilfe einer optimalen Positionierung von Einzelaufnahmen ist es möglich, ein Objekt bei festgelegten Randbedingungen zeitsparend zu erfassen.
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Jakob, Wilfried [Verfasser]. "Eine neue Methodik zur Erhöhung der Leistungsfähigkeit evolutionärer Algorithmen durch die Integration lokaler Suchverfahren / Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, Karlsruhe. Wilfried Jakob." Karlsruhe : FZKA, 2004. http://d-nb.info/97170953X/34.

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Yang, Yini. "Training Neural Networks with Evolutionary Algorithms for Flash Call Verification." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-283039.

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Abstract:
Evolutionary algorithms have achieved great performance among a wide range of optimization problems. In this degree project, the network optimization problem has been reformulated and solved in an evolved way. A feasible evolutionary framework has been designed and implemented to train neural networks in supervised learning scenarios. Under the structure of evolutionary algorithms, a well-defined fitness function is applied to evaluate network parameters, and a carefully derived form of approximate gradients is used for updating parameters. Performance of the framework has been tested by training two different types of networks, linear affine networks and convolutional networks, for a flash call verification task.Under this application scenario, whether a flash call verification will be successful or not will be predicted by a network, which is inherently a binary classification problem. Furthermore, its performance has also been compared with traditional backpropagation optimizers from two aspects: accuracy and time consuming. The results show that this framework is able to push a network training process to converge into a certain level. During the training process, despite of noises and fluctuations, both accuracies and losses converge roughly under the same pattern as in backpropagation. Besides, the evolutionary algorithm seems to have higher updating efficiency per epoch at the first training stage before converging. While with respect to fine tuning, it doesn’t work as good as backpropagation in the final convergence period.
Evolutionära algoritmer uppnår bra prestanda för ett stort antal olika typer av optimeringsproblem. I detta examensprojekt har ett nätverksoptimeringsproblem lösts genom omformulering och vidareutveckling av angreppssättet. Ett förslag till ramverk har utformats och implementerats för att träna neuronnätverk i övervakade inlärningsscenarier. För evolutionära algoritmer används en väldefinierad träningsfunktion för att utvärdera nätverksparametrar, och en noggrant härledd form av approximerade gradienter används för att uppdatera parametrarna. Ramverkets prestanda har testats genom att träna två olika typer av linjära affina respektive konvolutionära neuronnätverk, för optimering av telefonnummerverifiering. I detta applikationsscenario förutses om en telefonnummerverifiering kommer att lyckas eller inte med hjälp av ett neuronnätverk som i sig är ett binärt klassificeringsproblem. Dessutom har dess prestanda också jämförts med traditionella backpropagationsoptimerare från två aspekter: noggrannhet och hastighet. Resultaten visar att detta ramverk kan driva en nätverksträningsprocess för att konvergera till en viss nivå. Trots brus och fluktuationer konvergerar både noggrannhet och förlust till ungefär under samma mönster som i backpropagation. Dessutom verkar den evolutionära algoritmen ha högre uppdateringseffektivitet per tidsenhet i det första träningsskedet innan den konvergerar. När det gäller finjustering fungerar det inte lika bra som backpropagation under den sista konvergensperioden.
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Lüders, Sören Oliver [Verfasser], Waldemar [Akademischer Betreuer] Toporowski, Stephan [Gutachter] Zielke, and Kilian [Gutachter] Bizer. "Entwicklung eines Evolutionären Algorithmus zur Preisoptimierung für kleine und mittlere Handelsunternehmen / Sören Oliver Lüders ; Gutachter: Stephan Zielke, Kilian Bizer ; Betreuer: Waldemar Toporowski." Göttingen : Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen, 2018. http://d-nb.info/117342055X/34.

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Lüders, Sören Oliver Verfasser], Waldemar [Akademischer Betreuer] [Toporowski, Stephan [Gutachter] Zielke, and Kilian [Gutachter] Bizer. "Entwicklung eines Evolutionären Algorithmus zur Preisoptimierung für kleine und mittlere Handelsunternehmen / Sören Oliver Lüders ; Gutachter: Stephan Zielke, Kilian Bizer ; Betreuer: Waldemar Toporowski." Göttingen : Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen, 2018. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:7-11858/00-1735-0000-002E-E533-7-2.

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Sjöblom, Niklas. "Evolutionary algorithms in statistical learning : Automating the optimization procedure." Thesis, Umeå universitet, Institutionen för matematik och matematisk statistik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-160118.

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Abstract:
Scania has been working with statistics for a long time but has invested in becoming a data driven company more recently and uses data science in almost all business functions. The algorithms developed by the data scientists need to be optimized to be fully utilized and traditionally this is a manual and time consuming process. What this thesis investigates is if and how well evolutionary algorithms can be used to automate the optimization process. The evaluation was done by implementing and analyzing four variations of genetic algorithms with different levels of complexity and tuning parameters. The algorithm subject to optimization was XGBoost, a gradient boosted tree model, applied to data that had previously been modelled in a competition. The results show that evolutionary algorithms are applicable in finding good models but also emphasizes the importance of proper data preparation.
Scania har länge jobbat med statistik men har på senare år investerat i att bli ett mer datadrivet företag och använder nu data science i nästan alla avdelningar på företaget. De algoritmer som utvecklas av data scientists måste optimeras för att kunna utnyttjas till fullo och detta är traditionellt sett en manuell och tidskrävade process. Detta examensarbete utreder om och hur väl evolutionära algoritmer kan användas för att automatisera optimeringsprocessen. Utvärderingen gjordes genom att implementera och analysera fyra varianter avgenetiska algoritmer med olika grader av komplexitet och trimningsparameterar. Algoritmen som var målet för optimering var XGBoost, som är en gradient boosted trädbaserad modell. Denna applicerades på data som tidigare hade modellerats i entävling. Resultatet visar att evolutionära algoritmer är applicerbara i att hitta bra modellermen påvisar även hur fundamentalt det är att arbeta med databearbetning innan modellering.
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Tertilt, Daniel Nico Sebastian [Verfasser], Helmut [Akademischer Betreuer] Krcmar, and Hans Michael [Akademischer Betreuer] Gerndt. "Evolutionäre Algorithmen zur Performance-Modellierung von Unternehmensanwendungen / Daniel Nico Sebastian Tertilt. Gutachter: Helmut Krcmar ; Hans Michael Gerndt. Betreuer: Helmut Krcmar." München : Universitätsbibliothek der TU München, 2014. http://d-nb.info/1052308066/34.

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Heiles, Sven [Verfasser], Rolf [Akademischer Betreuer] Schäfer, Robert [Akademischer Betreuer] Berger, and Detlef [Akademischer Betreuer] Schooss. "Strukturdiskriminierung kleiner anorganischer Cluster durch evolutionäre Algorithmen in Kombination mit elektrischen Ablenkmessungen / Sven Heiles. Betreuer: Rolf Schäfer ; Robert Berger ; Detlef Schooss." Darmstadt : Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt, 2012. http://d-nb.info/1106256808/34.

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Pullmann, Torben Jörg [Verfasser], Martina [Akademischer Betreuer] Schnellenbach-Held, and Georg [Akademischer Betreuer] Thierauf. "Design und Evaluation einer integrierten Softwareplattform zur Optimierung von Stahlbeton-Tragwerken unter Einsatz evolutionärer Algorithmen / Torben Pullmann. Gutachter: Georg Thierauf. Betreuer: Martina Schnellenbach-Held." Duisburg, 2011. http://d-nb.info/101536196X/34.

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Limmer, Steffen [Verfasser], Dietmar [Akademischer Betreuer] Fey, and Johannes [Akademischer Betreuer] Jahn. "Vergleich gebräuchlicher Parallelrechensysteme für die Beschleunigung evolutionärer Algorithmen demonstriert für den Entwurf miniaturisierter optischer und elektronischer Bauelemente / Steffen Limmer. Gutachter: Dietmar Fey ; Johannes Jahn." Erlangen : Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), 2015. http://d-nb.info/1079385339/34.

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Casjens, Swaantje Wiarda [Verfasser], Ickstadt [Akademischer Betreuer] Katja, and Uwe [Akademischer Betreuer] Ligges. "Adaption und Vergleich evolutionärer mehrkriterieller Algorithmen mit Hilfe von Variablenwichtigkeitsmaßen : Am Beispiel der kostensensitiven Klassifikation von Lungenkrebssubtypen / Swaantje Wiarda Casjens. Betreuer: Ickstadt Katja. Gutachter: Uwe Ligges." Dortmund : Universitätsbibliothek Dortmund, 2013. http://d-nb.info/1100166440/34.

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Casjens, Swaantje [Verfasser], Ickstadt [Akademischer Betreuer] Katja, and Uwe [Akademischer Betreuer] Ligges. "Adaption und Vergleich evolutionärer mehrkriterieller Algorithmen mit Hilfe von Variablenwichtigkeitsmaßen : Am Beispiel der kostensensitiven Klassifikation von Lungenkrebssubtypen / Swaantje Wiarda Casjens. Betreuer: Ickstadt Katja. Gutachter: Uwe Ligges." Dortmund : Universitätsbibliothek Dortmund, 2013. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:101:1-201605122461.

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Sävhammar, Simon. "Tillämpbarheten av Learning Backtracking Search Optimization Algoritmen vid Lösning av Sudoku-problemet." Thesis, Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-14087.

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Abstract:
Den här rapporten undersöker egenskaper hos en algoritm som är baserad på Learning Backtracking Search Optimization Algorithm (LBSA) som introducerades av Chen et. al. (2017). Undersökningen genomfördes genom att tillämpa algoritmen på Sudokuproblemet och jämföra lösningsgraden och diversiteten i den sista populationen med en algoritm som är baserad på Hybrid Genetic Algorithm (HGA) som introducerades av Deng och Li (2011). Resultaten visar att implementationen av den LBSA-baserade algoritmen har en lägre lösningsgrad än den HGA-baserade algoritmen för alla genomförda experiment, men att algoritmen håller en högre diversitet i den sista populationen för tre av de fem gjorda experimenten. Slutsatsen är att den LBSA-baserade algoritmen inte är lämplig för att lösa Sudokuproblemet på grund av en låg lösningsgrad och att implementationen har en hög komplexitet.
This report examines the properties of an algorithm based on the Learning Backtracking Optimization Algorithm (LBSA) introduced by Chen et. al. (2017). The examination was performed by applying the algorithm on the Sudoku problem and then comparing the solution rate and the diversity in the final population with an algorithm based on the Hybrid Genetic Algorithm introduced by Deng and Li (2011). The results show the implementation of the LBSA based algorithm have a lower solution rate than the HGA based algorithm for all executed experiments. But the LBSA based algorithm manage to keep a higher diversity in the final population in three of the five performed experiments. The conclusion is that the LBSA based algorithm is not suitable for solving the Sudoku problem since the algorithm has a lower solution rate and the implementation have a high complexity.
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Bergström, Anton. "Novelty Search och krav inom evolutionära algoritmer : En jämförelse av FINS och PMOEA för att generera dungeon nivåer med krav." Thesis, Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-17603.

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Abstract:
Evolutionära algoritmer har visat sig vara effektiva för att utveckla spelnivåer. Dock finns fortfarande ett behov av nivåer som både uppfyller de krav som spelen har, samt att nivåerna som skapas ska vara så olika som möjligt för att uppmuntra upprepade spelomgångar. För att åstadkomma detta kan man använda Novelty Search. Dock saknar Novelty Search funktioner som gör att populationen vill uppfylla de krav som nivåerna ska ha. Arbetet fokuserar därför på att jämföra två Novelty Search baserade algoritmer som båda uppmuntrar kravuppfyllning: Feasible Infeasible Novelty Search (FINS) och Pareto based Multi-objective evolutionary algorithm (PMOEA) med två mål: krav och Novelty Search. Studien jämför algoritmerna utifrån tre värden: hur stor andel av populationen som följer de ställda kraven, hur bra dessa individer är på att lösa ett nivårelaterat problem samt diversiteten bland dessa individer. Utöver PMOEA och FINS implementeras även en Novelty Search algoritm och en traditionell evolutionär algoritm. Tre experiment genomförs där nivåernas storlek och antalet krav varierade. Resultatet visar att PMOEA var bättre på att skapa fler individer som följde alla kraven och att dessa individer överlag var bättre på att optimera lösningar än vanlig Novelty Search och FINS. Dock hade FINS högre diversitet bland individerna än alla algoritmerna som testades. Studiens svaghet är att resultatet är subjektivt till algoritmernas uppsättning i artefakten, som sådan borde framtida arbeten fokusera på att utforska nya uppsättningar för att generalisera resultatet.
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Herold, Hendrik. "An Evolutionary Approach to Adaptive Image Analysis for Retrieving and Long-term Monitoring Historical Land Use from Spatiotemporally Heterogeneous Map Sources." Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2016. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-199355.

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Abstract:
Land use changes have become a major contributor to the anthropogenic global change. The ongoing dispersion and concentration of the human species, being at their orders unprecedented, have indisputably altered Earth’s surface and atmosphere. The effects are so salient and irreversible that a new geological epoch, following the interglacial Holocene, has been announced: the Anthropocene. While its onset is by some scholars dated back to the Neolithic revolution, it is commonly referred to the late 18th century. The rapid development since the industrial revolution and its implications gave rise to an increasing awareness of the extensive anthropogenic land change and led to an urgent need for sustainable strategies for land use and land management. By preserving of landscape and settlement patterns at discrete points in time, archival geospatial data sources such as remote sensing imagery and historical geotopographic maps, in particular, could give evidence of the dynamic land use change during this crucial period. In this context, this thesis set out to explore the potentials of retrospective geoinformation for monitoring, communicating, modeling and eventually understanding the complex and gradually evolving processes of land cover and land use change. Currently, large amounts of geospatial data sources such as archival maps are being worldwide made online accessible by libraries and national mapping agencies. Despite their abundance and relevance, the usage of historical land use and land cover information in research is still often hindered by the laborious visual interpretation, limiting the temporal and spatial coverage of studies. Thus, the core of the thesis is dedicated to the computational acquisition of geoinformation from archival map sources by means of digital image analysis. Based on a comprehensive review of literature as well as the data and proposed algorithms, two major challenges for long-term retrospective information acquisition and change detection were identified: first, the diversity of geographical entity representations over space and time, and second, the uncertainty inherent to both the data source itself and its utilization for land change detection. To address the former challenge, image segmentation is considered a global non-linear optimization problem. The segmentation methods and parameters are adjusted using a metaheuristic, evolutionary approach. For preserving adaptability in high level image analysis, a hybrid model- and data-driven strategy, combining a knowledge-based and a neural net classifier, is recommended. To address the second challenge, a probabilistic object- and field-based change detection approach for modeling the positional, thematic, and temporal uncertainty adherent to both data and processing, is developed. Experimental results indicate the suitability of the methodology in support of land change monitoring. In conclusion, potentials of application and directions for further research are given.
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Özlük, Ali Cemal. "Design Space Exploration for Building Automation Systems." Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2013. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-130600.

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Abstract:
In the building automation domain, there are gaps among various tasks related to design engineering. As a result created system designs must be adapted to the given requirements on system functionality, which is related to increased costs and engineering effort than planned. For this reason standards are prepared to enable a coordination among these tasks by providing guidelines and unified artifacts for the design. Moreover, a huge variety of prefabricated devices offered from different manufacturers on the market for building automation that realize building automation functions by preprogrammed software components. Current methods for design creation do not consider this variety and design solution is limited to product lines of a few manufacturers and expertise of system integrators. Correspondingly, this results in design solutions of a limited quality. Thus, a great optimization potential of the quality of design solutions and coordination of tasks related to design engineering arises. For given design requirements, the existence of a high number of devices that realize required functions leads to a combinatorial explosion of design alternatives at different price and quality levels. Finding optimal design alternatives is a hard problem to which a new solution method is proposed based on heuristical approaches. By integrating problem specific knowledge into algorithms based on heuristics, a promisingly high optimization performance is achieved. Further, optimization algorithms are conceived to consider a set of flexibly defined quality criteria specified by users and achieve system design solutions of high quality. In order to realize this idea, optimization algorithms are proposed in this thesis based on goal-oriented operations that achieve a balanced convergence and exploration behavior for a search in the design space applied in different strategies. Further, a component model is proposed that enables a seamless integration of design engineering tasks according to the related standards and application of optimization algorithms.
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Lüders, Sören Oliver. "Entwicklung eines Evolutionären Algorithmus zur Preisoptimierung für kleine und mittlere Handelsunternehmen." Doctoral thesis, 2018. http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-002E-E533-7.

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Bregenzer, Jürgen. "Effizienter Einsatz von Multicore-Architekturen in der Steuerungstechnik." Doctoral thesis, 2015. https://doi.org/10.25972/WUP-978-3-95826-011-5.

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Abstract:
Der Einsatz von Multicore-Prozessoren in der industriellen Steuerungstechnik birgt sowohl Chancen als auch Risiken. Die vorliegende Dissertation entwickelt und bewertet aus diesem Grund generische Strategien zur Nutzung dieser Prozessorarchitektur unter Berücksichtigung der spezifischen Rahmenbedingungen und Anforderungen dieser Domäne. Multicore-Prozessoren bieten die Chance zur Konsolidierung derzeit auf dedizierter Hardware ausgeführter heterogener Steuerungssubsysteme unter einer bisher nicht erreichbaren temporalen Isolation. In diesem Kontext definiert die vorliegende Dissertation die spezifischen Anforderungen, die eine integrierte Ausführung in der Domäne der industriellen Automatisierung erfüllen muss. Eine Vorbedingung für ein derartiges Szenario stellt allerdings der Einsatz einer geeigneten Konsolidierungslösung dar. Mit einem virtualisierten und einem hybriden Konsolidierungsansatz werden deshalb zwei repräsentative Lösungen für die Domäne eingebetteter Systeme vorgestellt, die schließlich hinsichtlich der zuvor definierten Kriterien evaluiert werden. Da die Taktraten von Prozessoren physikalische Grenzen erreicht haben, werden sich in der Steuerungstechnik signifikante Performanzsteigerungen zukünftig nur durch den Einsatz von Multicore-Prozessoren erzielen lassen. Dies hat zur Vorbedingung, dass die Firmware die Parallelität dieser Prozessorarchitektur in geeigneter Weise zu nutzen vermag. Leider entstehen bei der Parallelisierung eines komplexen Systems wie einer Automatisierungs-Firmware im Allgemeinen signifikante Aufwände. Infolgedessen sollten diesbezügliche Entscheidungen nur auf Basis einer objektiven Abwägung potentieller Alternativen getroffen werden. Allerdings macht die Systemkomplexität eine Abschätzung der durch eine spezifische parallele Firmware-Architektur zu erwartenden Performanz zu einer anspruchsvollen Aufgabe. Dies gilt vor allem, da eine Parallelisierung gefordert wird, die für eine Vielzahl von Lastszenarien in Form gesteuerter Maschinen geeignet ist. Aus diesem Grund spezifiziert die vorliegende Dissertation eine anwendungsorientierte Methode zur Unterstützung von Entwurfsentscheidungen, die bei der Migration einer bestehenden Singlecore-Firmware auf eine homogene Multicore-Architektur zu treffen sind. Dies wird erreicht, indem in automatisierter Weise geeignete Firmware-Modelle auf Basis von dynamischem Profiling der Firmware unter mehreren repräsentativen Lastszenarien erstellt werden. Im Anschluss daran werden diese Modelle um das Expertenwissen von Firmware-Entwicklern erweitert, bevor mittels multikriterieller genetischer Algorithmen der Entwurfsraum der Parallelisierungsalternativen exploriert wird. Schließlich kann eine spezifische Lösung der auf diese Weise hergeleiteten Pareto-Front auf Basis ihrer Bewertungsmetriken zur Implementierung durch einen Entwickler ausgewählt werden. Die vorliegende Arbeit schließt mit einer Fallstudie, welche die zuvor beschriebene Methode auf eine numerische Steuerungs-Firmware anwendet und dabei deren Potential für eine umfassende Unterstützung einer Firmware-Parallelisierung aufzeigt
The application of multi-core CPUs in industrial control technology holds chances as well as risks. Consequently, this thesis develops and evaluates generic strategies for using this processor architecture in due consideration of the specific framework conditions and demands of this domain. Multi-core CPUs offer the chance of consolidating heterogeneous control subsystems currently running on dedicated hardware devices while maintaining a degree of temporal isolation in between them that has been unattainable so far. In this context, this thesis defines the specific demands an integrated execution has to meet in the domain of industrial automation. However, one precondition to this scenario is the use of an appropriate consolidation solution. Thus, two representative solutions for the domain of embedded systems are presented in terms of a virtualized and a hybrid consolidation approach, before being finally evaluated with regard to the previously defined criteria. As CPU clock rates have reached physical boundaries, significant future performance gains in the domain of control technology will only be achieved by the application of multi-core CPUs. As a precondition, the firmware has to exploit the parallelism of this processor architecture in an appropriate manner. Unfortunately, for a sophisticated system like an automation firmware, a parallelization commonly induces significant efforts. Thus, decisions in this regard should only be made on the basis of an objective consideration of potential alternatives. However, an estimation of a specific parallel firmware design's prospective performance is challenging due to the system's complexity. This is particularly true, as a parallelization is required that fits a variety of load scenarios in terms of the machines being controlled. Thus, this thesis specifies an application-oriented method that supports the design decisions to be taken when migrating an existing single-core firmware to a homogeneous multi-core architecture. This is achieved by automatically building adequate firmware models based on dynamic firmware profiling under multiple representative load scenarios. These models are then enhanced by the firmware developers' expert knowledge before multi-objective genetic algorithms are applied for exploring the design space of parallelization alternatives. Finally, a specific solution from the retrieved Pareto front can be selected on basis of its evaluation metrics for an implementation by a developer. This thesis concludes with a case study that applies the aforementioned method to a numerical control firmware and thereby reveals its potential of supporting a firmware parallelization in a comprehensive way
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Nieländer, N. Ulf. "CHEOPS: Das Chemnitzer hybrid-evolutionäre Optimierungssystem." Doctoral thesis, 2008. https://monarch.qucosa.de/id/qucosa%3A19148.

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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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Guntsch, Michael, and Martin Middendorf. "Solving Multi-Criteria Optimization Problems with Population-Based ACO." 2003. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A32897.

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Abstract:
In this paper a Population-based Ant Colony Optimization approach is proposed to solve multi-criteria optimization problems where the population of solutions is chosen from the set of all non-dominated solutions found so far. We investigate different maximum sizes for this population. The algorithm employs one pheromone matrix for each type of optimization criterion. The matrices are derived from the chosen population of solutions, and can cope with an arbitrary number of criteria. As a test problem, Single Machine Total Tardiness with changeover costs is used.
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Bahmann, Silvia. "Development of an evolutionary algorithm for crystal structure prediction." Doctoral thesis, 2013. https://tubaf.qucosa.de/id/qucosa%3A22919.

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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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Eckel, Harry. "Numerical study of an evolutionary algorithm for electrical impedance tomography." Doctoral thesis, 2008. http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-000D-F126-D.

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Droste, Stefan [Verfasser]. "Zu Analyse und Entwurf evolutionärer Algorithmen / von Stefan Droste." 2000. http://d-nb.info/961418710/34.

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Klein, Michael. "Entwurfsaerodynamische Studien an Tragflügelkonfigurationen im Hochgeschwindigkeitsbereich mit evolutionären Algorithmen." Doctoral thesis, 2000. http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0022-5D56-8.

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Abstract:
Diese Arbeit stellt eine Anwendung und Erweiterung evolutionärer Methoden auf die aerodynamische Optimierung dar. Durch die Implementation der natürlichen Anpassungsmethode der Evolution in einen Computeralgorithmus kann diese Methode auch für die Aerodynamik nutzbar gemacht werden. Im Mittelpunkt steht die Geometriedefinition, deren Qualität für die Aerodynamik durch die evolutionären Methoden beurteilt werden kann. Zu diesem Zweck werden die evolutionären Methoden, die genetischen Algorithmen und die evolutionäre Strategie für die notwendigen Optimierungsmaßnahmen verwendet. Die Funktionalität und Wirkungsweise wird ausführlich innerhalb der ersten Kapitel vorgestellt. Den evolutionären Methoden wird eine effiziente Geometriedefinition aerodynamischer Konfigurationen zur Seite gestellt. Diese stützt sich ausschließlich auf analytisch definierte Kurven und Formen. Dadurch kann der Parameterraum klein gehalten und für die evlutionären Optimierungsmethoden nutzbar gemacht werde! n. Bewußt wird hier auf Studien zur Steigerung der evolutionären Konvergenzgeschwindigkeit verzichtet. Der Verlauf der optimierten Geometriparameter entlang einer Paretofront gibt wichtige Hinweise auf die grundsätzlich benötigte Gestaltungfreiheit von Konfigurationen im Bereich optimaler aerodynamischer Effizienz. Somit kann die Arbeit mit genetischen Algorithmen wesentlich zur Erweiterung der praktischen Wissensbasis beitragen. In dieser Arbeit wird eine einzige Zahl, das Verhältnis von Auftrieb zu Widerstand (L/D), optimiert. Bei Strömungsrechungen mit dem Euler-Verfahren wird nur der reibungsfreie (induzierter und Wellen-) Widerstand berücksichtigt. In verfeinerten Untersuchungen unter Nutzung von Navier-Stokes-Verfahren wird zusätzlich auch der Reibungsanteil des Widerstandes minimiert. Die durchgeführten Untersuchungen beziehen sich auf Profile und Tragflügel für Unter- und Überschallströmungen. In zukünfitgen Arbeiten legt es die aerodynamsiche Wissensbasis nahe, auch den Verlauf der Druckverteilungen entlang von Profilen und Flügelschnitten vorzuschreiben, um günstige Resultate für die Reibungseinflüsse zu erhalten. Diese inverse Komponenten der Optimierung (weitgehende Vorgabe des Resultates der Umströmung und Auffinden einer mit dieser Strömung kompatiblen Geometrie) bildet eine attraktive Erweiterung des Anwendungsbereichs der hier vorgestellten Rechnungen mit genetischen Algorithmen. Die Optimierung mit Hilfe evolutionärer Methoden ist sehr rechenintensiv. Aus diesem Grunde verbreitert sich das Anwendungsspektrum dieser Methoden parallel zu Rechnerentwicklung. Da die Computertechnologie innerhalb kürzester Zeit enorme Fortschritte macht, ist mit einer verstärkten Anwendung auch innerhalb der Strömungsmechnik in absehbarer Zeit zu rechnen.
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Schönemann, Lutz [Verfasser]. "Untersuchungen zum adaptiven Verhalten evolutionärer Algorithmen in dynamischen Umgebungen / von Lutz Schönemann." 2005. http://d-nb.info/998367214/34.

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Thomas, Marc [Verfasser]. "Design und Analyse integrierter Schaltungen mit evolutionären Algorithmen / von Marc Thomas." 2001. http://d-nb.info/962865915/34.

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47

Sprave, Joachim [Verfasser]. "Ein einheitliches Modell für Populationsstrukturen in evolutionären Algorithmen / von Joachim Sprave." 1999. http://d-nb.info/960484221/34.

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Hebbel, Matthias [Verfasser]. "Evolutionäre Algorithmen zur Optimierung von Modellen für laufende Roboter / Matthias Hebbel." 2009. http://d-nb.info/1000262839/34.

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Schulze, Hendrik. "Entwicklung, Untersuchung und Implementierung von parallelen evolutionären Algorithmen für die Modellpartitionierungskomponente parallelMAP." 1998. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A16764.

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Abstract:
Die vorliegende Arbeit untersucht Möglichkeiten der Parallelisierung von Evolutionären Algorithmen, welche hier zur Partitionierung von Daten füur die parallele Logiksimulation benutzt werden. Neben einer allgemeinen Einführung in Grundbegriffe und Methoden von Evolutionären Algorithmen, Parallelverarbeitung, Logiksimulation und Datenpartitionierung wird das im Rahmen dieser Diplomarbeit entwickelte Programmpaket pga vorgestellt, sowie auf die darin benutzten Parallelisierungsmethoden und Kommunikationsstrukturen eingegangen.
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Heiles, Sven. "Strukturdiskriminierung kleiner anorganischer Cluster durch evolutionäre Algorithmen in Kombination mit elektrischen Ablenkmessungen." Phd thesis, 2012. http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/3152/1/Doktorarbeit.pdf.

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Abstract:
In der vorliegenden Arbeit wird eine neu erarbeitete Methodik vorgestellt, die einem erlaubt, durch den Vergleich von elektrischen Molekularstrahlablenkmessungen mit theoretischen Vorhersagen die geometrischen Strukturen kleiner anorganischer Cluster in der Gasphase zu bestimmen. Dazu wird die Ablenkung der Teilchen in einem inhomogenen, elektrischen Feld betrachtet, die eng mit dem Stark-Effekt verknüpft ist und somit von der Polarisierbarkeit und dem permanenten Dipolmoment der Cluster abhängt. Demzufolge erlaubt eine quantenchemische Vorhersage der experimentell abgefragten Observablen die Molekularstrahlablenkung für verschiedene Strukturen zu berechnen. Die theoretische Beschreibung der elektrischen Ablenkung gelingt dabei, indem zunächst die Strukturen der energetisch tiefstliegenden Clusterisomere durch Dichtenfunktionaltheorie mittels eines evolutionsinspiriertem genetischen Algorithmus vorhergesagt werden. Im Anschluss wird die Rotationsbewegung der verschiedenen Isomere im elektrischen Feld simuliert. Ein Vergleich zwischen den gemessenen und den berechneten Molekularstrahlablenkungen erlaubt dann verschiedene Isomerstrukturen zu unterscheiden und auf die im Molekularstrahl vorliegende Struktur der Cluster zu schließen. Die Vorgehensweise und die Anwendung des Verfahrens werden anhand von Ge, Au-Ag, Si, Sn-Bi und Sn-Pb Clustern dargelegt und ausführlicher beleuchtet. Dabei wird sowohl der Einfluss der Clustergröße als auch der chemischen Zusammensetzung auf die geometrische Struktur der Cluster genauer untersucht. Außerdem werden die Grenzen der Methodik aufgezeigt und diskutiert.
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