Evolutionäre Algorithmen

Modulnummer
BI5004
Modulverantwortliche
  • Prof. Dr. Heinz-Uwe Hobohm
Lehrende
  • Prof. Dr. Heinz-Uwe Hobohm
Kurzbeschreibung
Kennenlernen der Stärken und besonderen Anwendungsbereiche evolutionärer Algorithmen
Qualifikations- und Lernziele

Studierende kennen evolutionäre Algorithmen –z.B. genetische Algorithmen oder Koza’s „genetic programming” (GP) und deren Anwendung. Weiterhin haben sie Kenntnisse der Stärken und Schwächen von evolitionären Algorithmen, insbesondere wie man Parameter optimiert. Sie beherrschen dei Programmierung und das Testen ihrer eigenen Anwendungen.

Lerninhalte
  • Optimierung von Genomen
  • Problem des Handlungsreisenden
  • Ameisenalgorithmus
  • Genetic Programming (GP)
  • Beispiele aus der Literatur
Moduldauer (Semester)
1
Unterrichtssprache
Deutsch
Gesamtaufwand
6.0 CrP; 180 Stunden, davon etwa 60 Stunden Präsenzzeit.
Semesterwochenstunden
4
Lernform

Vorlesung 1 SWS Praktikum 3 SWS

Geprüfte Leistung

Prüfungsvorleistung: Keine

Prüfungsleistung: Programmierübungen (Abnahme selbst programmierter Algorithmen)

Bewertungsstandard

Bewertung der Prüfungsleistung nach § 9 der allgemeinen Bestimmungen für Masterprüfungsordnungen

Bonuspunkte

Keine

Häufigkeit des Angebots
Einmal im Jahr
Literatur
  • M. Mitchell: An introduction to genetic algorithms
  • D. Goldberg: Genetic algorithms
  • Poli, Langdon, McPhee: A field guide to genetic algorithms
  • U. Hobohm: Kursskript
Voraussetzungen

Gute bis sehr gute Fähigkeit zur Programmierung in einer Hochsprache (bevorzugt Java, C++).

Rechtliche Hinweise