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.    «

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...    »