LÃ¶sung des Traveling-Salesman-Problems mittels eines Genetischen Algorithmus auf einem HPC-Cluster

Kevin KraÃnitzer (Autor)

Buch | Softcover

84 Seiten

2010 | 10004 A. 4. Auflage
GRIN Verlag
978-3-640-49065-3 (ISBN)

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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Universität Leipzig (Institut für Wirtschaftsinformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit positioniert die genetischen Algorithmen innerhalb einer Taxonomie verschiedener Optimierungsverfahren und skizziert den generischen Ablauf eines evolutionären Algorithmus.Verschiedene Ansätze zur Parallelisierung genetischer Algorithmen werden vorgestellt und die Hauptvarianten paralleler und koevolutionärer genetischer Algorithmen umrissen.Ferner werden Anforderungen an Frameworks zur Entwicklung genetischer Algorithmen formuliert, anhand welcher das ParadisEO-Framework mit dem proprietären GA-Framework aus der IMSL-Bibliothek von Visual Numerics verglichen wird.Abschließend wird eine hybride low-level Teamwork Metaheuristik vorgestellt, die den Bergsteiger-Algorithmus zur lokalen Suche innerhalb eines grob-granularen parallelen genetischen Algorithmus einsetzt. Sie zeigt die Eignung paralleler genetischer Algorithmen zur Lösung des Problems des Handlungsreisenden.Schlüsselwörter:Evolutionary Computation, Metaheuristik, Traveling Salesman Problem, High Performance Computing, parallele genetische Algorithmen, koevolutionäre Algorithmen

Erscheint lt. Verlag	12.1.2010
Sprache	deutsch
Maße	148 x 210 mm
Gewicht	138 g
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik
Schlagworte	evolutionary computation • EvolutionaryComputation • High Performance Computing • HighPerformanceComputing • koevolutionäre Algorithmen • koevolutionäreAlgorithmen • Metaheuristik • parallele genetische Algorithmen • parallelegenetischeAlgorithmen • Traveling Salesman Problem • TravelingSalesmanProblem
ISBN-10	3-640-49065-7 / 3640490657
ISBN-13	978-3-640-49065-3 / 9783640490653
Zustand	Neuware