Die vorliegende Arbeit stellt ein ableitungsfreies Verfahren zur unrestringierten, globalen Optimierung vor, das auf stochastischen Lösungsansätzen basiert. Zur Realisierung dieses Verfahrens wurde der bekannte und in Mathematikprogrammen oft implementierte Nelder/Mead-Algorithmus mit dem ableitungsfreien Optimierungsverfahren von v.Neumann stochastisch erweitert. Hiermit wurde die Chance für das Auffinden eines Bereiches erhöht, in dem sich ein globales Optimum der gegebenen Funktion befinden könnte. Das Verfahren ist nicht deterministisch. Deshalb werden zu gleichen Startbedingungen nicht immer identische Ergebnisse geliefert und somit sind mehr als ein globales Optimum der zu optimierenden Funktion auffindbar. Dieses Verfahren heißt Nelder/Mead-Neumann-Algorithmus. An verschiedenen bekannten Optimierungsfunktionen und in einem Praxisbeispiel aus dem Institut Wasserwesen der Universität der Bundeswehr München konnte der Nutzen nachgewiesen werden.
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Die vorliegende Arbeit stellt ein ableitungsfreies Verfahren zur unrestringierten, globalen Optimierung vor, das auf stochastischen Lösungsansätzen basiert. Zur Realisierung dieses Verfahrens wurde der bekannte und in Mathematikprogrammen oft implementierte Nelder/Mead-Algorithmus mit dem ableitungsfreien Optimierungsverfahren von v.Neumann stochastisch erweitert. Hiermit wurde die Chance für das Auffinden eines Bereiches erhöht, in dem sich ein globales Optimum der gegebenen Funktion befinden k...
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Übersetzte Kurzfassung:
This work contains a method which is free of derivatives to optimize functions globally using the stochastic. To realize this method the well known and in mathematics programs often implemented algorithm of Nelder/Mead was extended with the optimization method of v.Neumann. Therefore there is a greater chance to find scopes where a global optimum of the function could be. The new method is not a deterministically method. That's why there are different results by using the same starting conditions. Hence more than one optimum of the function could be found. This method is named Nelder/Mead-Neumann-Algorithm. The usefulness was proven by known optimization functions and an example of the institute of water system at the university of federal arms Munich.
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This work contains a method which is free of derivatives to optimize functions globally using the stochastic. To realize this method the well known and in mathematics programs often implemented algorithm of Nelder/Mead was extended with the optimization method of v.Neumann. Therefore there is a greater chance to find scopes where a global optimum of the function could be. The new method is not a deterministically method. That's why there are different results by using the same starting condition...
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