Evolutionäre Optimierung dynamischer Probleme (Evolutionary Optimization in Dynamic Environments)

Zusammenfassung Viele praxisrelevante Optimierungsprobleme sind dynamisch und verändern sich im Zeitverlauf. In diesen Fällen reicht es nicht aus, möglichst schnell und zuverlässig ein Optimum zu finden. Es geht vielmehr darum, trotz der Dynamik des Problems fortlaufend Lösungen hoher Qualität anbieten zu können. In der hier vorgestellten Dissertation wird gezeigt, wie evolutionäre Algorithmen erfolgreich an diese Aufgabenstellung angepasst werden können.