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Best-Paper-Awards, Best-Program-Awards unddirekte Entwicklungsaufgaben |
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Günter Bachelier, M.A. |
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Compiling Meta-Heuristic Programming |
Metaheuristiken sind iterative Prozesse, die eine untergeordnete Heuristik anleiten, um durch die Kombination unterschiedlicher Strategien in einem kombinatorischen Suchraum nach nahezu optimalen Lösungen zu suchen (Osman & Kelly (1996)). Evolutionäre Algorithmen können als eine Form dieser Methodenklasse betrachtet werden, wodurch die Verallgemeinerung des Compiling Genetic Programming zu einem Compiling Meta-Heuristic Programming (CMHP) deutlich wird, da die Erzeugung einer Sequenz von binär kodierten Befehlen aus einem endlichen Befehls-Alphabet ein kombinatorisches Problem ist, das im Prinzip durch alle Meta-Heuristiken bearbeitet werden kann. Neben den Evolutions Algorithmen sind populationsbasierte Verfahren wie PIPE (Salustowicz & Schmidhuber (1997)) von Interesse, oder Tabu Search Verfahren (Glover & Laguna (1997)). Ein längerfristiges Ziel ist die Entwicklung einer Meta-Heuristic-Programming-Shell, in der auf einfache Weise unterschiedliche Meta-Heuristiken eingefügt werden können, sodaß die Eignung unterschiedlicher Meta-Heuristiken für verschiedene Problemtypen evaluierbar wird. Verbunden ist damit der Aufbau einer Bibliothek von Meta-Heuristiken, die in die Shell eingefügt werden können. Mit einem übergeordneten Kontrollmechanismus (Meta-Meta-Heuristik) läßt sich daraus eine Architektur erzeugen, die für einen Problemtyp die beste Meta-Heuristik auswählt, wobei Erfahrungswerte gesammelt werden, die in zukünftige Suchen eingehen. |
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Referenzen |
Glover, Fred; Laguna, Manuel: Tabu Search. 1997. Osman, I.H.; Kelly, J.P. (eds.): Meta-Heuristics. Kluver, 1996. Salustowicz, R.P. ; Schmidhuber, J.: Probabilistic Incremental Program Evolution. In: Evolutionary Computation, 5 (2), S. 123 - 141. |
Ausstellungsbeschreibung
| Evolutionäre
Kunst | Kunstprozeß
von Bachelier
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