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Journal articles on the topic 'Evolutionärer Algorithmus'

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

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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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11

Freyer, Stephan, and Peter Marenbach. "41. Datengetriebene gleichungsorientierte Modellierung von Bioprozessen mit einem evolutionären Algorithmus." Chemie Ingenieur Technik 70, no. 9 (September 1998): 1091–92. http://dx.doi.org/10.1002/cite.330700945.

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12

Plump, Christina, Rolf Drechsler, and Bernhard J. Berger. "KI-gestützte Optimierung repetitiver Prozesse – Eine Kodierungstechnik für repetitive Prozesse in der evolutionären Optimierung." Industrie 4.0 Management 2023, no. 1 (February 6, 2023): 19–22. http://dx.doi.org/10.30844/im_23-1_19-22.

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Abstract:
Optimierung ist eine wesentliche Fragestellung in vielen Kontexten. Sei es Ressourcen-, Zeit-, Personal- oder nicht zuletzt auch Kosteneffizienz, regelhaft müssen Prozesse, Einstellungen, Zusammensetzungen – die Liste ließe sich beliebig fortsetzen − optimiert werden. Um das Optimierungsproblem zu lösen, gibt es viele unterschiedliche Techniken. Eine besondere Klasse stellen die evolutionären Algorithmen dar, sie zählen zu den populationsbasierten, heuristischen Verfahren. Sie erlauben auch die Optimierung von Problemen mit vielen lokalen Optima oder stark durch Nebenbedingungen eingeschränkten Suchräumen. Gleichzeitig sind sie in der Lage, im Rahmen eines einzelnen Optimierungslaufs mehrere Lösungsmöglichkeiten vorzuschlagen. Ein besonderer Aspekt bei der Verwendung von evolutionären Algorithmen ist die Wahl der korrekten Kodierung oder die wohldefinierte Spezifikation einer Kodierung. Insbesondere bei der Optimierung eines Prozesses, der aus sich wiederholenden Grundprozessen besteht, die sich nur in ihren Parameterausprägungen unterscheiden, ist dies ein nicht-triviales Problem. Dieser Beitrag stellt eine solche, bereits erfolgreich getestete Kodierung vor, die sich insbesondere in Hinblick auf die KI-Unterstützung als dateneffizient herausgestellt hat.
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13

Zobel, T., B. Groß, G. Fieg, and G. Wozny. "Ganzheitliche Optimierung eines industriellen Batch-Prozesses mit evolutionären Algorithmen." Chemie Ingenieur Technik 78, no. 9 (September 2006): 1319–20. http://dx.doi.org/10.1002/cite.200650132.

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14

Leipold, M., S. Gruetzmann, and G. Fieg. "Modellgestützte Optimierung des Designs einer Batch-Rektifikation mit Mittelbehälter mittels eines Evolutionären Algorithmus." Forschung im Ingenieurwesen 73, no. 3 (June 30, 2009): 161–72. http://dx.doi.org/10.1007/s10010-009-0101-8.

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15

Jakob, Wilfried. "Eine neue Methodik zur Erhöhung der Leistungsfähigkeit Evolutionärer Algorithmen durch die Integration lokaler Suchverfahren." at - Automatisierungstechnik 52, no. 4-2004 (April 2004): 198–99. http://dx.doi.org/10.1524/auto.52.4.198.29410.

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16

Axmann, J. K., H. W. Bolloni, H. Finnemann, A. Van de Velde, H. D. Berger, and H. U. Maar. "Results of the PRIMO system on the basis of Evolutionary Algorithms with heuristics for nuclear fuel management optimizations / Ergebnisse des Programmsystems PRIMO zur Optimierung von Brennelement-Beladeplänen unter Verwendung Evolutionärer Algorithmen und Heuristiken." Kerntechnik 62, no. 1 (January 1, 1996): 7–14. http://dx.doi.org/10.1515/kern-1996-620105.

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17

Hildebrand, Lars. "Asymmetrische Evolutionsstrategien (Asymmetrical Evolution Strategies)." it - Information Technology 46, no. 6 (January 1, 2004). http://dx.doi.org/10.1524/itit.46.6.353.54691.

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Abstract:
ZusammenfassungAsymmetrische Evolutionsstrategien sind Optimierverfahren, die den evolutionären Algorithmen zuzuordnen sind. Durch Entwicklung einer asymmetrischen Verteilungsfunktion ist es möglich, die Leistungsfähigkeit und die Robustheit dieses Optimierverfahrens in Regionen zu bringen, die den evolutionären Algorithmen bisher vorenthalten waren. Insbesondere für ingenieur-wissenschaftliche Problemstellungen bietet sich die asymmetrische Evolutionsstrategie als schnelles, einfach zu implementierendes und robustes Optimierverfahren an.
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18

Sprave, Joachim. "ÜBERSICHTSÄUFSATZ: Evolutionäre Algorithmen zur Parameteroptimierung." at - Automatisierungstechnik 43, no. 3 (January 1995). http://dx.doi.org/10.1524/auto.1995.43.3.110.

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19

Braun, Jan, Johannes Krettek, Frank Hoffmann, Torsten Bertram, Horst Lausch, and Georg Schoppel. "Struktur- und Parameteridentifikation mit Evolutionären Algorithmen." at - Automatisierungstechnik 59, no. 6 (January 2011). http://dx.doi.org/10.1524/auto.2011.0930.

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20

Wegener, Joachim. "Evolutionärer Test des Zeitverhaltens von Realzeit-Systemen (Evolutionary Testing of the Temporal Behaviour of Real-Time Systems)." it - Information Technology 46, no. 2 (January 1, 2004). http://dx.doi.org/10.1524/itit.46.2.101.29085.

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Abstract:
ZusammenfassungMit dem evolutionären Test steht eine neue Testmethode zur Verfügung, die eine systematische und weitgehend automatische Prüfung des Zeitverhaltens von Realzeit-Systemen ermöglicht. Der Test wird als ein Optimierungsproblem interpretiert, das mit evolutionären Algorithmen gelöst wird. Es werden die Eingabesituationen mit den längsten und kürzesten Ausführungszeiten gesucht, um dynamisch zu überprüfen, ob Verletzungen der für das zu testende Realzeit-System spezifizierten Zeitschranken auftreten.
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21

Back, Kristine, Pilar Hernández Mesa, Maximilian Diebold, and Fernando Puente León. "Dreidimensionales Körper-Tracking mit Hilfe eines evolutionären Algorithmus." tm – Technisches Messen 80, no. 10 (January 1, 2013). http://dx.doi.org/10.1515/teme.2013.0041.

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Abstract:
ZusammenfassungIn diesem Beitrag wird ein Verfahren zum markerlosen dreidimensionalen Körper-Tracking mittels eines evolutionären Algorithmus vorgestellt. In Anlehnung an das „Interacting Simulated Annealing“-Partikelfilter (ISA) wird simuliertes Annealing zum Suchen der optimalen Pose hinzugezogen. Die entwickelte Methode wird anhand von Videoaufnahmen aus vier Perspektiven mit dem weitverbreiteten ISA-Verfahren verglichen. Für das Posen-Tracking mit einer geringeren Anzahl an Aufnahmeperspektiven wird außerdem ein Dynamikmodell untersucht, welches Mehrdeutigkeiten im Falle sich überlappender Körperteile auflösen kann.
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22

Sattler, Kathrin, Christian Diedrich, and Thomas Brandmeier. "Manöverbasiertes Testen in Kombination mit evolutionären Algorithmen." at - Automatisierungstechnik 63, no. 6 (January 28, 2015). http://dx.doi.org/10.1515/auto-2014-1156.

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Abstract:
ZusammenfassungDie steigende Komplexität und Vernetzung in der integralen Fahrzeugsicherheit erfordert die Entwicklung neuer, effektiver Testmethoden. Dieser Beitrag beschreibt eine Methode zur Optimierung manöverbasierter, simulativer Testfälle mithilfe des evolutionären Algorithmus Differential Evolution zur Erstellung von Testszenarios mit gewünschten Charakteristika für den Systemtest von integralen Fahrzeugsicherheitssystemen.
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23

Jakob, Wilfried. "HyGLEAM – eine neue Methode zur Leistungssteigerung Evolutionärer Algorithmen (HyGLEAM – A New Method for Increasing the Performance of Evolutionary Algorithms)." at - Automatisierungstechnik 53, no. 6/2005 (January 1, 2005). http://dx.doi.org/10.1524/auto.53.6.251.65602.

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Sand, Guido, Jochen Till, Thomas Tometzki, Maren Urselmann, Michael Emmerich, and Sebastian Engell. "Evolutionäre Algorithmen zur Echtzeitoptimierung von Produktionsplänen für Chargenprozesse (Evolutionary Algorithms for the Online Optimization of Batch Production Schedules)." at – Automatisierungstechnik 56, no. 2 (January 2008). http://dx.doi.org/10.1524/auto.2008.0689.

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25

Branke, Jürgen. "Evolutionäre Optimierung dynamischer Probleme (Evolutionary Optimization in Dynamic Environments)." it - Information Technology 45, no. 3 (January 1, 2003). http://dx.doi.org/10.1524/itit.45.3.170.20204.

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Abstract:
ZusammenfassungViele praxisrelevante Optimierungsprobleme sind dynamisch und verändern sich im Zeitverlauf. In diesen Fällen reicht es nicht aus, möglichst schnell und zuverlässig ein Optimum zu finden. Es geht vielmehr darum, trotz der Dynamik des Problems fortlaufend Lösungen hoher Qualität anbieten zu können. In der hier vorgestellten Dissertation wird gezeigt, wie evolutionäre Algorithmen erfolgreich an diese Aufgabenstellung angepasst werden können.
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Hansen, Guido, Thomas Hemmer, Helmut Hamfeld, and Ewald v. Puttkamer. "Evolutionäre Algorithmen zur vollautomatischen Vermessung komplexer natürlicher Geometrien am Beispiel Menschvermessung." tm - Technisches Messen 66, no. 1 (January 1999). http://dx.doi.org/10.1524/teme.1999.66.1.22.

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"Software bestimmt optimale Vorform." Konstruktion 67, no. 07-08 (2015): IW 16. http://dx.doi.org/10.37544/0720-5953-2015-07-08-68.

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Abstract:
Schmiedeunternehmen könnten Stadienfolgen künftig wesentlich schneller auslegen als bisher. Forscher des Instituts für Integrierte Produktion Hannover (IPH) arbeiten gemeinsam mit der Industrie an einer Software, die automatisch die optimale Vorform ermittelt. Evolutionäre Algorithmen unterstützen die Konstrukteure so bei einer äußerst zeitaufwendigen Aufgabe, die derzeit oft nach dem Prinzip Versuch und Irrtum abläuft. Das Transferprojekt Vorformoptimierung wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert, die Ergebnisse sollen von der Hammerwerk Fridingen GmbH in der Praxis getestet werden.
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Back, Kristine, Pilar Hernández Mesa, Maximilian Diebold, and Fernando Léon Puente. "Dreidimensionales Körper-Tracking mit Hilfe eines evolutionären Algorithmus / Articulated Human Motion Capturing Using an Evolutionary Algorithm." tm - Technisches Messen 80, no. 10 (January 2013). http://dx.doi.org/10.1524/teme.2013.0041.

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