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GLEAM - general learning evolutionary algorithm and method
Christian Blume and Wilfried Jakob
2009
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Nach 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.
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Keywords
- Automatische Handlungsplanung
- Bahnplanung
- Evolutionäre Algorithmen
- Evolutionärer Algorithmus
- Kollisionsschutz
- Memetische Algorithmen
- Memetischer Algorithmus
- Optimierung
- Roboter
- Roboterbahnplanung
- Scheduling
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DOI: 10.5445/KSP/1000013553Editions