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GLEAM - General Learning Evolutionary Algorithm and Method : ein Evolutionärer Algorithmus und seine Anwendungen
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
Never Too Old To Learn: On-line Evolution of Controllers in Swarm- and Modular Robotics
Eiben, A.E. [Promotor
Algoritmos genéticos paralelos y su aplicación al diseño de redes de comunicaciones confiables
Esta Tesis presenta el estudio de las técnicas de computación evolutiva y la aplicación de técnicas de procesamiento de alta performance para implementar modelos de algoritmos genéticos capaces de ejecutar en un ambiente paralelo distribuido. Se aborda la aplicación de algoritmos evolutivos al caso concreto de problemas que surgen al diseñar redes de comunicaciones de alta conectividad topológica. En particular, se concentró el estudio sobre una clase de problemas de diseño de redes de comunicaciones que pueden modelarse bajo el denominado Problema de Steiner Generalizado. Dada una red de comunicaciones con ciertos nodos distinguidos denominados nodos terminales, el Problema de Steiner Generalizado propone diseñar una subred de mÃnimo costo que verifique un conjunto de requisitos prefijados de conectividad entre pares de nodos terminales. En el trabajo se evalúan diferentes algoritmos evolutivos puros e hÃbridos en sus versiones secuenciales y paralelas, presentando un estudio comparativo que reporta resultados satisfactorios tanto desde el punto de vista de la calidad de resultados obtenidos como desde el punto de vista de la mejora de eficiencia computacional alcanzada por las versiones paralelas de los algoritmos con respecto a sus contrapartes secuenciales