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Die mathematische Optimierung ist ein Teilgebiet der angewandten Mathematik, welches sich mit dem Lösen von Optimierungsproblemen beschäftigt. Sie hat...

beinhaltet die Verwendung eines Trainingsdatensatzes und eines Optimierungsalgorithmus, der die Parameter anpasst, um eine Verlustfunktion zu minimieren...

Schulamit Levenberg (* 1969), israelische Biologin und Hochschullehrerin Siehe auch: Levenberg-Marquardt-Algorithmus, numerischer Optimierungsalgorithmus...

Schwäbischer Gruß Levenberg-Marquardt-Algorithmus, numerischer Optimierungsalgorithmus zur Lösung nichtlinearer Ausgleichs-Probleme Lexikon des Mittelalters...

Der Algorithmus von Dijkstra (nach seinem Erfinder Edsger W. Dijkstra) ist ein Algorithmus aus der Klasse der Greedy-Algorithmen und löst das Problem der...

Backpropagation oder auch Backpropagation of Error bzw. Fehlerrückführung bzw. Rückpropagierung ist ein verbreitetes Verfahren zum Einlernen künstlicher...

Partikelschwarmoptimierung, auf Schwarmintelligenz basierender Optimierungsalgorithmus Pakistan State Oil, pakistanisches Mineralölunternehmen, siehe...

Ein Pareto-Optimum (auch Pareto-effizienter Zustand) ist ein (bestmöglicher) Zustand, in dem es nicht möglich ist, eine (Ziel-)Eigenschaft zu verbessern...

Das Gradientenverfahren wird in der Numerik eingesetzt, um allgemeine Optimierungsprobleme zu lösen. Dabei schreitet man (am Beispiel eines Minimierungsproblems)...

nach Kenneth Levenberg und Donald Marquardt, ist ein numerischer Optimierungsalgorithmus zur Lösung nichtlinearer Ausgleichs-Probleme mit Hilfe der Methode...

Das Spanning Tree Protocol (STP, deutsch: Spannbaum-Protokoll) ist ein Teil von Switch-Infrastrukturen. Rechnernetzwerke können mit einer Vielzahl von...

Hyperparameter zu erhalten, besteht darin, die Schritte eines iterativen Optimierungsalgorithmus automatisch zu differenzieren. → Hauptartikel: Evolutionärer Algorithmus...

Ein Simplex-Verfahren (auch Simplex-Algorithmus) ist ein Optimierungsverfahren der Numerik zur Lösung linearer Optimierungsprobleme, auch als Lineare Programme...

Prozesse werden häufig durch Prozessleitsysteme automatisiert. Der Optimierungsalgorithmus einer modellprädiktiven Regelung wird dabei i. d. R. nicht innerhalb...

Evolutionäre Algorithmen (EA) sind eine Klasse von stochastischen, metaheuristischen Optimierungsverfahren, deren Funktionsweise von der Evolution natürlicher...

Threshold Accepting, dt. Schwellenakzeptanz, heuristischer Optimierungsalgorithmus Thüringer Allgemeine, Zeitung Timing Advance, Wert zur Synchronisation...

Probleme nicht direkt löst, sondern in eine Form übersetzt, die ein Optimierungsalgorithmus versteht, benötigt AMPL passende Solver, um funktionieren zu können...

Der Needleman-Wunsch-Algorithmus ist ein Optimierungsalgorithmus aus der Bioinformatik. Dort wird er zum Vergleich zweier Nukleotid- bzw. Aminosäuresequenzen...

Der Metropolis-Algorithmus ist ein Markov-Chain-Monte-Carlo-Verfahren (MCMC) zur Erzeugung von Zuständen eines Systems entsprechend der Boltzmann-Verteilung...

Monte-Carlo-Algorithmus Latin-Hypercube-Algorithmus Entscheidungsalgorithmus Optimierungsalgorithmus Approximationsalgorithmus Backtracking Dynamischer Algorithmus...

Netzverluste zusätzliche Netzentgelte zulässige Netzleistungsrampen. Der Optimierungsalgorithmus EUPHEMIA ermittelt in einem integrierten Optimierungslauf alle...

Das CG-Verfahren (von engl. conjugate gradients oder auch Verfahren der konjugierten Gradienten) ist eine effiziente numerische Methode zur Lösung von...

Greedy-Algorithmen oder gierige Algorithmen bilden eine spezielle Klasse von Algorithmen in der Informatik. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie schrittweise...

Die Bisektion, auch fortgesetzte Bisektion oder Intervallhalbierungsverfahren genannt, ist ein Verfahren der Mathematik und der Informatik. Bisektion erzeugt...

Bei der mathematischen Programmierung handelt es sich um einen Optimierungsalgorithmus, der durch die partiellen Ableitungen der Zielfunktion die Änderung...

Der Algorithmus von Prim dient der Berechnung eines minimalen Spannbaumes in einem zusammenhängenden, ungerichteten, kantengewichteten Graphen. Der Algorithmus...

In der Mathematik bezeichnet man mit Mehrzieloptimierung (auch Pareto-Optimierung nach Vilfredo Pareto, mehrkriterielle Optimierung, multikriterielle Optimierung...

Ameisenalgorithmen gehören zu den Metaheuristiken für Verfahren der kombinatorischen Optimierung, die auf dem modellhaften Verhalten von realen Ameisen...

ein Optimierungsproblem löst, nennt man Optimierungsmethode oder Optimierungsalgorithmus. Je nach Klasse des Optimierungsproblems kommen verschiedene Verfahren...

Pivotverfahren (auch Basisaustauschverfahren) sind Algorithmen der mathematischen Optimierung, insbesondere der linearen Optimierung. Für ein vorgegebenes...

Das Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS) Verfahren ist ein numerisches Verfahren zur Lösung von nichtlinearen Optimierungsproblemen. Das Verfahren wurde...

Der Viterbi-Algorithmus ist ein Algorithmus der dynamischen Programmierung zur Bestimmung der wahrscheinlichsten Sequenz von verborgenen Zuständen bei...

Branch-and-Bound (engl. für Verzweigung und Schranke oder Verzweigen und begrenzen) ist eine im Bereich Operations Research häufig verwendete mathematische...

Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (kurz CMA-ES) ist ein Monte-Carlo-Algorithmus zum Lösen von Black Box Optimierungsproblemen. Der Schritt...

Der Algorithmus von Kruskal ist ein Greedy-Algorithmus der Graphentheorie zur Berechnung minimaler Spannbäume von ungerichteten Graphen. Der Graph muss...

Energiemärkten ist die Day Ahead Auktion der EEX. Diese findet über einen Optimierungsalgorithmus, der Netzengpässe berücksichtigt und die Ausübung stundenübergreifender...

Der Algorithmus von Ford und Fulkerson ist ein Algorithmus aus dem mathematischen Teilgebiet der Graphentheorie zur Bestimmung eines maximalen Flusses...

Das Gauß-Newton-Verfahren (nach Carl Friedrich Gauß und Isaac Newton) ist ein numerisches Verfahren zur Lösung nichtlinearer Minimierungsprobleme nach...

Die Güte von Approximationsalgorithmen dient zur Bewertung der approximativen Lösung. Es sei S ( I ) {\displaystyle S(I)} die zu einer Eingabe I {\displaystyle...

Das Downhill-Simplex-Verfahren oder Nelder-Mead-Verfahren ist im Unterschied zum Namensvetter für lineare Probleme (Simplex-Algorithmus) eine Methode zur...

Kandidatenlösungen zu bewerten. Eine Kandidatenlösung ist ein vom Optimierungsalgorithmus an die Bewertungsfunktion übergebener Parametersatz. Inhaltliche...

Die simulierte Abkühlung (englisch simulated annealing, auch simuliertes Tempern oder simulierte Vergütung genannt) ist ein heuristisches Approximationsverfahren...

Produktionsplanungsverfahren auf Basis eines geheim gehaltenen Optimierungsalgorithmus. Das Optimierungsziel ist in Produktionsunternehmen das Programm...

ist die Gesamtlaufzeit in O ( n 3 ) {\displaystyle O(n^{3})} Der Optimierungsalgorithmus ist für beliebige Sequenzen von Objekten verwendbar, welche durch...

Die Netzwerk-Simplexmethode ist in der Optimierung ein Verfahren zur Lösung von Min-cost-flow-Problemen durch Nutzung von Methoden des Simplex-Verfahrens...

sinnvoll (abgerufen am 20. September 2018) Implementierung eines Optimierungsalgorithmus zur inversen Parameteridentifikation von Kohäsivzonenmodellen,...

Der RAPTOR-Algorithmus ist ein Algorithmus von Daniel Delling, Thomas Pajor und Renator F. Werneck. Deren Forschung wurde 2012 bei Microsoft Research veröffentlicht...

Schwellenakzeptanz (englisch threshold accepting, TA) ist ein heuristischer Optimierungsalgorithmus. Verfahren dieses Typs werden meist eingesetzt, wenn die Komplexität...

Innere-Punkte-Verfahren sind in der Optimierung eine Klasse von Algorithmen zur Lösung von Optimierungsaufgaben. Ihr Hauptanwendungsgebiet sind lineare...

In der numerischen Mathematik und speziell der mathematischen Optimierung sind Penalty-Verfahren (englisch penalty methods ‚Strafverfahren‘, auch Penalty-Methode...

Der Edmonds-Karp-Algorithmus ist in der Informatik und der Graphentheorie eine Implementierung des Ford-Fulkerson-Algorithmus zur Berechnung des maximalen...

{\displaystyle m} Werten während der Optimierung anzutreffen, nicht vom Optimierungsalgorithmus abhängig. William A. Dembski hat die No-free-Lunch-Theoreme für...

Ein Approximationsalgorithmus (oder auch Näherungsalgorithmus) ist in der Informatik ein Algorithmus, der ein Optimierungsproblem näherungsweise löst....

Der Goldberg-Tarjan-Algorithmus, auch Push-Relabel-Algorithmus genannt, ist ein Algorithmus aus der Graphentheorie zur Berechnung eines maximalen Flusses...

Stochastisches Tunneln (STUN) ist eine Methode zur globalen Optimierung, in der die zu minimierende Funktion mit der Monte-Carlo-Methode abgetastet wird...

(Digital Twin) des Bahnbetriebs. Zusammen mit einem leistungsstarken Optimierungsalgorithmus liefert dies hervorragende Ergebnisse in Bezug auf Pünktlichkeit...

Preis für Nachwuchswissenschaftler Smith-Waterman-Algorithmus, Optimierungsalgorithmus Stock Aitken Waterman, britisches Musikproduzententeam Mount Waterman...

Die lineare Optimierung wird im Rahmen der Spieltheorie zur Ermittlung optimal gemischter Strategien genutzt. Das Verfahren ist insbesondere bei sehr komplizierten...

Der Lee-Algorithmus ist eine von mehreren Lösungen zur Breitensuche/Pathfinding, also das Finden eines Weges von einem Ausgangspunkt zu einem Zielpunkt...

Der Gotoh-Algorithmus berechnet das Alignment von zwei Sequenzen bei affinen Gapkosten. Er verwendet das Programmierparadigma der dynamischen Programmierung...

Unter den Liniensuchverfahren (englisch line search algorithms), auch allgemeine Abstiegsverfahren mit Richtungssuche genannt, versteht man in der Optimierung...

Die Method of Moving Asymptotes (MMA) stellt eine Optimierungsstrategie dar, welche primär in der Strukturoptimierung angewandt wird. Hierbei werden Zielfunktion...

Eine lokale Suche wird von numerischen Verfahren, Heuristiken oder Metaheuristiken durchgeführt, die eine gewisse Umgebung eines Startpunktes nach einem...

Der Bergsteigeralgorithmus (engl. hill climbing) ist ein einfaches, heuristisches Optimierungsverfahren. Es besteht dabei eine Analogie zu einem Bergsteiger...

Die Zyklenmethode bzw. Stepping-Stone-Methode ist ein numerisches Verfahren, mit dem man (bei gegebener Ausgangs-Basislösung) ein Standard-Transportproblem...

Der D*-Algorithmus ist ein Suchalgorithmus. Es handelt sich um eine Erweiterung des A*-Algorithmus und somit einen direkten „Nachfahren“ des Dijkstra-Algorithmus...

In der Informatik versteht man unter naturanalogen Optimierungsverfahren Metaheuristiken, deren grundsätzliche Funktionsweise von biologischen oder physikalischen...

Als Partikelschwarmoptimierung (PSO) wird ein naturanaloges Optimierungsverfahren bezeichnet, das nach dem Vorbild des biologischen Schwarmverhaltens eine...

Der Johnson-Algorithmus ist ein Optimierungsverfahren für Warteschlangen, das 1954 von Selmer M. Johnson vorgestellt wurde. Es findet unter anderem bei...

Der Algorithmus von Christofides oder der Algorithmus von Christofides und Serdyukov ist ein Algorithmus, der zur Approximation des metrischen Problem...

Die MST-Heuristik (MST steht für minimum spanning tree bzw. minimaler Spannbaum) dient dazu, das metrische Problem des Handlungsreisenden (TSP) zu approximieren...

Die Trust-Region-Verfahren sind eine Klasse von robusten und effizienten Globalisierungsstrategien zur numerischen Berechnung eines lokalen Minimums einer...

Der Begriff Folded Spectrum Method (FSM) bzw. Spektrumsfaltung bezeichnet ein mathematisches iteratives Optimierungsverfahren für Eigenwertprobleme. Mit...

Tabu-Suche ist ein iteratives metaheuristisches Verfahren zur Lösung oder Annäherung von komplexen Problemen. Der Algorithmus wurde 1986 von Fred W. Glover...

Materialverbrauchs auf der anderen Seite. Als Ergebnis liefert der Optimierungsalgorithmus dann die Parameter-Gießsystem-Kombination, die den besten Kompromiss...

Quasi-Newton-Verfahren sind eine Klasse von numerischen Verfahren zur Lösung nichtlinearer Minimierungsprobleme. Die Verfahren basieren auf dem Newton-Verfahren...

Der Algorithmus von Borůvka gilt als erster Algorithmus zum Auffinden minimaler Spannbäume in ungerichteten Graphen. Er wurde 1926 von dem tschechischen...

Der Smith-Waterman-Algorithmus ist ein Algorithmus, der den optimalen lokalen Alignment-Score (similarity score) bzw. das optimale lokale Alignment zwischen...

Der Algorithmus von Hopcroft und Karp (1973 von John E. Hopcroft und Richard M. Karp entwickelt) dient in der Graphentheorie zur Bestimmung eines Matchings...

Die Modifizierte Distributionsmethode (MODI-Methode), auch als Potentialmethode, u-v-Methode oder Transportalgorithmus bezeichnet, ist ein numerisches...

Transportproblem liefern soll. Von dieser Lösung aus startet der Optimierungsalgorithmus des Transportproblems. Dabei schaut man von der oberen linken Ecke...

Der Sintflutalgorithmus (englisch great deluge algorithm) ist ein heuristisches Optimierungsverfahren der Informatik. Es ist verwandt mit der simulierten...

das Transportproblem liefert. Von dieser Lösung aus startet der Optimierungsalgorithmus des Transportproblems. Hier werden bei der Berechnung der Ausgangs-...

Der Nussinov-Algorithmus ist ein einfacher Algorithmus zur Berechnung der maximal möglichen Anzahl von Basenpaaren in einer RNA-Sequenz und einer oder...

Der Algorithmus von Dinic ist ein Algorithmus aus der Graphentheorie zur Bestimmung eines maximalen Flusses in einem Netzwerk. Er wurde von E. A. Dinic...

Eigenschaften eines Metalls. Durch eine inverse FEM-Berechnung und einen Optimierungsalgorithmus ist das Verfahren in Lage aus dem Materialeindruck eine Fließkurve...

Die Ellipsoidmethode ist ein polynomialer Algorithmus zur Linearen Optimierung. Sie wurde ursprünglich in den Jahren 1976 und 1977 von David Yudin und...

Die Scheidungsformel (im Deutschen manchmal auch Adjusted-Winner-Methode) ist eine Methode aus der mathematischen Verhandlungstheorie der gerechten Aufteilung...

Transportproblem liefern sollen. Von dieser Lösung aus startet der Optimierungsalgorithmus des Transportproblems. Hier werden bei der Berechnung der Ausgangs-...

Der Ad-hoc On-demand Distance Vector-Routingalgorithmus (AODV) ist ein Algorithmus zum Weiterleiten von Daten durch ein mobiles Ad-hoc-Netz. Das Protokoll...

Constrained Shortest Path First (CSPF) ist eine Erweiterung für Algorithmen zur Bestimmung kürzester Pfade. Der von CSPF berechnete kürzeste Pfad erfüllt...

17 Produktspezies. Er wurde mit einem modernen stochastischen Optimierungsalgorithmus bestimmt und hat die globalen Parameter: α = 0 , 50 {\displaystyle...

Branch-and-Cut bzw. Verzweigung und Schnitt bezeichnet in der kombinatorischen Optimierung, einem Teilgebiet der diskreten Mathematik, ein Verfahren zur...

Der Random Insertion Algorithmus (von Englisch random insertion, dt. „zufälliges Einfügen“) gehört zur Klasse der Einfüge-Heuristiken zur Lösung des Problems...