Masterstudiengänge

• Michalewicz, Z., & Fogel, D. B. (2004). How to solve it: modern heuristics: Springer.

• Petrowski, J., Dreo, A., Taillard, P., & Siarry, E. (2006). Metaheuristics for hard optimization: Methods and Case Studies: Springer.

Inhalte

Studentinnen und Studenten des Moduls erwerben Kenntnisse über verschiedene Metaheuristiken und die zugrundeliegenden Konzepte, sowie Anwendungsgebiete und aktuelle Herausforderungen. Dies beinhaltet unter anderem einen Überblick über verschiedene Arten von Metaheuristiken und naturanaloge Verfahren, Grundlagen und Konzepte von Metaheuristiken und naturanalogen Verfahren, Anwendungsgebiete und Herausforderungen von Metaheuristiken und naturanalogen Verfahren sowie Vertiefung von Themen wie z. B. evolutionäre und genetische Algorithmen, neuronale Netze, Simulated Annealing, Tabu-Search, Ameisensuchverfahren.