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Vorlesung Evolutionäre Algorithmen

Sommersemester 2009

Aktuelles

Einsicht in die Klausur kann lediglich am 1. September genommen werden von 13 bis 16 Uhr in G29-019.

Übersicht

• Allgemeines
• Termine und Räume
• Dozenten
• Schein- und Prüfungskriterien
• Voraussetzungen
• Folien aus der Vorlesung
• Übungsblätter
• Zusätzliche Unterlagen
• Literatur
• Verweise

Allgemeines

Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zu der Vorlesung "Evolutionäre Algorithmen", die im Sommersemester 2009 von Prof. Rudolf Kruse an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg gehalten wird. Diese Seite wird im Laufe des Semesters aktualisiert.

Genetische und evolutionäre Algorithmen orientieren sich an der biologischen Evolution. Durch zufällige Mutationen, Verschmelzungen (die die sexuelle Reproduktion nachbilden) und gezielte Selektion wird versucht, Funktionen zu optimieren und (kombinatorische) Optimierungsprobleme zu lösen. Die Vorlesung gibt, ausgehend von einer kurzen Einführung in die biologischen Grundlagen, einen Überblick über verschiedene Arten genetischer und evolutionärer Algorithmen und die genetische Programmierung. Vor- und Nachteile dieser Algorithmen werden untersucht und an Beispielen erläutert. Außerdem werden verwandte Verfahren, wie z.B. das simulierte Ausglühen, behandelt.

Termine und Räume

Jede(r) Student(in), die/der an einer der Übungen teilnehmen will, muss sich über den FIN Registration Service zu einer der Übungen anmelden. Die Anmeldung wird eine Minute nach dem offiziellen Ende der ersten Vorlesung bis 10 Uhr am Tag der ersten Übung freigeschaltet. Es wird darum gebeten, bei der Registrierung eine E-Mail-Adresse anzugeben, in dessen Posteingang man auch regelmäßig hineinschaut.

Die schriftliche Prüfung findet am Dienstag, den 21. Juli 2009 in der Zeit von 9:30 bis 11:30 Uhr s.t. im FIN-Hörsaal G29-307 statt. Wir bitten darum, mindestens 5 Minuten vor der eigentlichen Prüfung zu erscheinen. Zugelassene Hilfsmittel sind lediglich

• Schreibmaterial (Stifte/Füller, die entweder blau oder schwarz schreiben).

Dozenten

Wenn Sie Fragen zur Vorlesung oder zu den Übungen haben, wenden Sie sich bitte (wenn möglich, per E-mail) an:

• Prof. Rudolf Kruse, kruse@iws.cs.uni-magdeburg.de
• Christian Moewes, cmoewes@ovgu.de

Schein- und Prüfungskriterien

Ein neues Aufgabenblatt mit schriftlichen und Programmieraufgaben wird jede Woche auf dieser Internetseite veröffentlicht. Die schriftlichen Aufgaben müssen am Beginn einer jeden Übung votiert werden. Durch das Votieren erklärt man sich bereit, dass man in der Lage ist, die Aufgabe und einen Lösungsvorschlag zu erklären und präsentieren. (Der Vorschlag muss nicht vollständig richtig sein. Es muss allerdings klar werden, dass man sich gewissenhaft mit der Aufgabe auseinandergesetzt hat.)

Studenten, die den Kurs mit einer Prüfung oder einem benoteten Schein beenden wollen, müssen

• regelmäßig und gut in den Übungen mitarbeiten,
• mindestens zwei Drittel der schriftlichen Aufgaben votieren,
• mindestens zweimal eine Lösung zu einer schriftlichen Aufgabe während der Übung präsentieren,
• schließlich eine schriftliche Prüfung nach dem Kurs bestehen.

Das Bestehen der schriftlichen Prüfung ermöglicht ebenfalls den Erhalt eines unbenoteten Scheines falls ein solcher vom Studenten anstatt der Prüfung erwünscht wird.

Voraussetzungen

Sie müssen nicht, aber Sie sollten Hintergrundwissen verfügen über

• Algorithmen und Datenstrukturen,
• Programmierung und Modellierung,
• Mathematik I bis IV.

Folien aus der Vorlesung

Die Folien der Vorlesung werden rechtzeitig hochgeladen so wie der Kurs fortschreitet.

• 1. Vorlesungsteil (Einführung)
• 2. Vorlesungsteil (Metaheuristiken und verwandte Optimierungsverfahren) (korrigiert und erweitert um Organic Computing)
• 3. Vorlesungsteil (Kodierung, Fitness, Selektion)
• 4. Vorlesungsteil (Variation und genetische Operatoren) (korrigiert auf Seite 23)
• 5. Vorlesungsteil (Das Schematheorem)
• 6. Vorlesungsteil (No Free Lunch, Verhaltenssimulation, Genetische Programmierung)
• 7. Vorlesungsteil (Evolutionsstrategien, Mehrkriterienoptimierung, Parallelisierung)
• 8. Vorlesungsteil (Anwendungsbeispiele)
• 9. Vorlesungsteil (Entwurfstechniken, Anwendungsbeispiele)

Übungsblätter

Die Sammlung von Übungsblättern wird hier wöchentlich erweitert.

• 1. Übungsblatt
• 2. Übungsblatt
• 3. Übungsblatt
• 4. Übungsblatt
• 5. Übungsblatt
• 6. Übungsblatt
• 7. Übungsblatt
• 8. Übungsblatt
• 9. Übungsblatt
• 10. Übungsblatt
• 11. Übungsblatt

Zusätzliche Unterlagen

An dieser Stelle finden Sie zusätzliche Unterlagen zur Vorlesung und zu den Übungen.

• C-Programm zum Lösen des n-Damen-Problems mithilfe von Backtracking: queens.c (Version 1.4, 09.01.2002)
• C-Programm zum Lösen des n-Damen-Problems mithilfe eines evolutionären Algorithmus: qga.c (Version 1.2, 23.10.2001)
• C-Programm zum Lösen des Springerproblems mithilfe verschiedener Algorithmen: knight.c (Version 1.5, 17.11.2001)
• Optimale Lösungen des in Aufgabe 14 gegebenen Problems des Handlungsreisenden: aufgabe14optima.txt
• Vergleich von Simuliertem Ausglühen mit Schwellwertakzeptanz aus Aufgabe 15: aufgabe15vergleich.txt
• Codefragment zum Stochastic Universal Sampling: sus.c
• Shellskript zur Turnierauswahl beim n-Damen-Problem: qga.sh

Literatur

• Ines Gerdes, Frank Klawonn, Rudolf Kruse (2004). Evolutionäre Algorithmen. Vieweg, Wiesbaden, Germany.
• Volker Nissen (1997). Einführung in evolutionäre Algorithmen. Optimierung nach dem Vorbild der Evolution. Vieweg, Braunschweig/Wiesbaden, Germany.
• Zbigniew Michalewicz (1998). Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer, Berlin, Germany.
• Richard Dawkins (1990). The Selfish Gene. Oxford University Press, Oxford, UK. (deutsche Ausgabe: Das egoistische Gen. Rowohlt, Hamburg, 1996)
• Richard Dawkins (1996). The Blind Watchmaker. Penguin Books, London, UK. (deutsche Ausgabe: Der blinde Uhrmacher. dtv, München, 1996)

Verweise auf andere Webseiten

• Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
• Fakultät für Informatik
• Institut für Wissens- und Sprachverarbeitung
• Arbeitsgruppe Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme
• Andere Lehrveranstaltungen der Arbeitsgruppe