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Optimierendes Lernen unter besonderer Berücksichtigung des Problems des kürzesten Pfades
Judith Fechter
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Mathematik
Betreuer*in
Arnold Neumaier
DOI
10.25365/thesis.27682
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29824.39165.322264-1
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Im Laufe der Zeit gewinnt der Computer als Hilfsmittel im Bereich der Optimierung immer mehr an Bedeutung. So nutzen nun auch viele Optimierungsmethoden die Vorteile der Numerischen Mathematik. Diese Diplomarbeit gibt einen überblicksartigen Einblick in die verschiedenen Methoden des Dynamischen Programmieren, in Monte Carlo Methoden und in Zeitliche – Differenz Methoden. Dabei wurde besonderes Augenmerk auf die Unterschiede und Ähnlichkeiten der eben erwähnten Methoden gelegt und zum Abschluss einige praktsiche Anwendungen behandelt.
Abstract
(Englisch)
In recent years the computer has become more and more important in the field of optimization. As a consequence many methods of solving optimization problems have arisen which take advantage of numerical analysis. This diploma thesis gives a short introduction to various methods like Dynamic Programming, Monte Carlo methods and Temporal Difference Learning by working out differences and similarities found in the above mentioned methods. In the final part ways of practical application are presented.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
temporal difference learning TD-learning network flow problem optimization shortest path problem dynamic programming Bellman algorithm algorithm of Dijkstra Monte Carlo method
Schlagwörter
(Deutsch)
Optimierung Dynamisches Programmieren Monte Carlo Methode zeitliches Differenz Lernen Netzwerk Fluss Problem Problem des kürzesten Pfades Bellman – Algorithmus Algorithmus von Dijkstra
Autor*innen
Judith Fechter
Haupttitel (Deutsch)
Optimierendes Lernen unter besonderer Berücksichtigung des Problems des kürzesten Pfades
Publikationsjahr
2013
Umfangsangabe
66 S. : graph. Darst.
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Arnold Neumaier
Klassifikation
31 Mathematik > 31.76 Numerische Mathematik
AC Nummer
AC11091181
Utheses ID
24733
Studienkennzahl
UA | 190 | 406 | 299 |