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dc.contributor.authorBlume, ChristianJakob, Wilfried*
dc.date.accessioned2021-02-11T14:38:41Z
dc.date.available2021-02-11T14:38:41Z
dc.date.issued2009*
dc.date.submitted2019-07-30 20:01:58*
dc.identifier34699*
dc.identifier.issn16145267*
dc.identifier.urihttps://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/48648
dc.description.abstractNach einer grundlegenden Einführung wird der Evolutionäre Algorithmus GLEAM ausführlich vorgestellt. Das breite Anwendungspotential dieses Optimierungs- und Planungsverfahrens wird durch eine Reihe von Anwendungsbeispielen aus den Bereichen Robotik, Scheduling, Bauindustrie und Designoptimierung unterstrichen. Dabei werden auch Weiterentwicklungen behandelt, die Heuristiken und lokale Suche in das evolutionäre Verfahren integrieren, so dass ein hybrider oder memetischer Algorithmus entsteht.*
dc.languageGerman*
dc.relation.ispartofseriesSchriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik - Automatisierungstechnik, Universität Karlsruhe (TH)*
dc.subjectT1-995*
dc.subject.classificationthema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TB Technology: general issuesen_US
dc.subject.otherEvolutionäre Algorithmen*
dc.subject.otherMemetische Algorithmen*
dc.subject.otherOptimierung*
dc.subject.otherScheduling*
dc.subject.otherRoboterbahnplanung*
dc.titleGLEAM - General Learning Evolutionary Algorithm and Method : ein Evolutionärer Algorithmus und seine Anwendungen*
dc.typebook
oapen.identifier.doi10.5445/KSP/1000013553*
oapen.relation.isPublishedBy68fffc18-8f7b-44fa-ac7e-0b7d7d979bd2*
oapen.relation.isbn9783866444362*
oapen.pagesX, 196 p.*
oapen.volume32*
peerreview.review.typeFull text
peerreview.anonymityAll identities known
peerreview.reviewer.typeEditorial board member
peerreview.review.stagePre-publication
peerreview.open.reviewNo
peerreview.publish.responsibilityBooks or series editor
peerreview.idc6dc0a31-a243-4016-9909-08d74a1f0e13
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