Flowhop Scheduling mit parallelen Genetischen Algorithmen: Eine problemorientierte Analyse genetischer Suchstrategien

Author:   Christian Bierwirth
Publisher:   Deutscher Universitats-Verlag
Edition:   1993 ed.
ISBN:  

9783824420513


Pages:   233
Publication Date:   01 January 1993
Format:   Paperback
Availability:   In Print   Availability explained
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Flowhop Scheduling mit parallelen Genetischen Algorithmen: Eine problemorientierte Analyse genetischer Suchstrategien


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Overview

Full Product Details

Author:   Christian Bierwirth
Publisher:   Deutscher Universitats-Verlag
Imprint:   Deutscher Universitats-Verlag
Edition:   1993 ed.
Dimensions:   Width: 14.80cm , Height: 1.50cm , Length: 21.00cm
Weight:   0.334kg
ISBN:  

9783824420513


ISBN 10:   3824420511
Pages:   233
Publication Date:   01 January 1993
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   In Print   Availability explained
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Language:   German

Table of Contents

1 Motivation.- 2 Flowshop Scheduling.- 2.1 Das deterministische Job Scheduling Modell.- 2.1.1 Planvorgaben und implizite Annahmen.- 2.1.2 Durchlaufzeitbezogene Optimierungsziele.- 2.1.3 Problemklassifikation.- 2.2 Optimierung von Flowshop Problemen.- 2.2.1 Die Komplexitat des Flowshop.- 2.2.2 Evaluierung und Abschatzung der Zykluszeit.- 2.2.3 Standardheuristiken fur Flowshop Probleme.- 3 Genetische Algorithmen.- 3.1 Einfuhrung.- 3.1.1 Das programmierte Paradigma.- 3.1.2 Theoretische Vorbetrachtung.- 3.2 Ein Exkurs in Genetik oder das biologische Vorbild.- 3.2.1 Chromosomale Reprasentation des Erbguts.- 3.2.2 Keimspaltung und Crossing-Over.- 3.2.3 Mutation und Selektion.- 3.3 Modellierung evolutionarer Strategien.- 3.3.1 Konkurrenz: Formalisierung phanotypischer Selektion.- 3.3.2 Kooperation: Einbeziehung genotypischer Vererbung.- 3.3.3 Stochastische Kontrolle und das Fundamentaltheorem.- 3.4 Parallelisierung Genetischer Algorithmen.- 3.4.1 Populationsstrukturen.- 3.4.2 Verteilte Selektion und naturliche Asynchronitat.- 4 PGA - ein verteilt-asynchrones Optimierungsverfahren.- 4.1 Die PGA Komponenten - eine Funktionsbeschreibung.- 4.2 Terminierungskriterien.- 4.3 PGA Netzwerkimplementation.- 5 Genetische Problemreprasentation.- 5.1 Binare Kodierung des TSP.- 5.2 Kanonische Loesungs-Kodierung.- 5.2.1 Reprasentation durch Wege in Graphen.- 5.2.2 Beispiele.- 5.3 Das kanonische Schema.- 5.3.1 Problemabhangige syntaktische Regeln.- 5.3.2 Semantische Strukturmerkmale.- 6 Problemabhangige PGA Komponenten.- 6.1 Das Crossing-Over.- 6.1.1 Funf Operatoren.- 6.1.2 Implizite Mutationen.- 6.1.3 Problemsensitivitat.- 6.2 Explizite Mutationen.- 6.3 Lokale Optimierung.- 6.3.1 ?-Optimalitat.- 6.3.2 Lins 2-0PT.- 6.3.3 Pairwise Exchange.- 6.3.4 Leistungsvergleich lokaler Optimierer.- 7 Problemunspezifische PGA Komponenten.- 7.1 UEberlappende Populationen.- 7.1.1 Nachbarschaften und elitare Populationen.- 7.1.2 Populations- und Nachbarschaftsgroessen.- 7.2 Verteilte Selektion.- 7.2.1 Partnerwahl mit abgestuften Wahrscheinlichkeiten.- 7.2.2 Akzeptanz uber lokale Abstimmung.- 7.3 Balancierung der Selektion in uberlappenden Populationen.- 8 Konfigurationsraum-Analysen.- 8.1 Travelling Salesman Problem.- 8.2 Flowshop Probleme.- 8.3 Interpretation konfigurierender Merkmale.- 9 Ergebnisse.- 9.1 Experimentelle Flowshop Plattform.- 9.2 Leistungsverhalten der PGA Heuristik.- 9.3 PGA Leistungsvergleich mit Standardheuristiken.- 10 Zusammenfassung und Ausblick.- A Anhang.- A.1 Dokumentation der Testprobleme und besten Loesungen.- A.2 Konfigurationsdiagramme aller Testprobleme.- A.3 Funktionale Beschreibung der Optimierungsziele.- A.3.3 UEbersicht von Optimierungszielen der Ablaufplanung.- Literatur.

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