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Optimierung: Bei der Optimierung geht es darum, die bestmögliche Lösung für ein Problem zu finden. Es handelt sich dabei um eine mathematische Technik, die in Technik, Wirtschaft und Informatik eingesetzt wird. Siehe auch Computerwissenschaft.

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Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente.

 
Autor Begriff Zusammenfassung/Zitate Quellen

Peter Norvig über Optimierung – Lexikon der Argumente

Norvig I 133
Optimierung/Norvig/Russell: Die lineare Programmierung ist wahrscheinlich die am weitesten verbreitete und nützlichste Klasse von Optimierungsproblemen. Es ist ein Sonderfall des allgemeineren Problems der konvexen Optimierung, der es ermöglicht, dass der Constraintbereich ein beliebiger konvexer Bereich und das Ziel eine beliebige Funktion ist, die innerhalb des Constraintbereichs konvex ist.
Probleme der linearen Programmierung: Hier müssen die Constraints lineare Ungleichungen sein, die ein konvexes Set bilden, und die Zielfunktion ist ebenfalls linear. Die zeitliche Komplexität der linearen Programmierung ist polynomial in der Anzahl der Variablen.
Def Konvex: Ein Set von Punkten S ist konvex, wenn die Linie, die zwei beliebige Punkte in S verbindet, auch in S enthalten ist. Eine konvexe Funktion ist eine, für die der Raum "darüber" einen konvexes Set bildet; per Definition haben konvexe Funktionen keine lokalen (im Gegensatz zu globalen) Minima.
Unter bestimmten Bedingungen sind konvexe Optimierungsprobleme auch polynomiell lösbar und können in der Praxis mit Tausenden von Variablen realisierbar sein. Mehrere wichtige Probleme in der Theorie des maschinellen Lernens und der Steuerungstheorie können als konvexe Optimierungsprobleme formuliert werden. >Suchalgorithmen.
Norvig I 155
Die Suche nach optimalen Lösungen in kontinuierlichen Räumen ist Gegenstand mehrerer Fachgebiete, darunter die Optimierungstheorie, die Optimalsteuerungstheorie und die Variationsrechnung. Die Grundtechniken werden von Bishop (1995)(1) gut erklärt; Press et al. (2007)(2) decken ein breites Spektrum von Algorithmen ab und bieten Arbeitssoftware.
Wie Andrew Moore betont, haben sich die Forscher für Such- und Optimierungsalgorithmen aus den verschiedensten Fachrichtungen inspirieren lassen: Metallurgie (Simulated Annealing), Biologie (genetische Algorithmen), Ökonomie (marktorientierte Algorithmen), Entomologie (Ant Colony Optimization), Neurologie (neuronale Netze), Tierverhalten (Verstärkungslernen), Bergsport (Bergsteigen) und andere.
In den 1950er Jahren verwendeten mehrere Statistiker, darunter Box (1957)(3) und Friedman (1959)(4), evolutionäre Techniken für Optimierungsrobleme, aber erst Rechenberg (1965)(5) führte Evolutionsstrategien zur Lösung von Optimierungsproblemen für Tragflächen ein, sodass der Ansatz an Popularität gewann.



1. Bishop, C. M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press
2. Press,W. H., Teukolsky, S. A., Vetterling,W. T., and Flannery, B. P. (2007). Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing (third edition). Cambridge University Press
3. Box, G. E. P. (1957). Evolutionary operation: A method of increasing industrial productivity. Applied
Statistics, 6, 81–101.
4. Friedman, G. J. (1959). Digital simulation of an evolutionary process. General Systems Yearbook, 4,
171–184.
5. Rechenberg, I. (1965). Cybernetic solution path of an experimental problem. Library translation 1122, Royal Aircraft Establishment


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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der Argumente
Der Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.

Norvig I
Peter Norvig
Stuart J. Russell
Artificial Intelligence: A Modern Approach Upper Saddle River, NJ 2010

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