Zusammenfassung
Bei den deterministischen Optimierungsverfahren des Kapitels 10 besteht das Problem, dass die Optimierung vorzeitig in einem schlechten lokalen Minimum enden kann. Interessant ist deshalb zu untersuchen, welche Möglichkeiten es gibt, eines der globalen Minima des Optimierungsproblems zu finden. Aus diesem Grund wird im Kapitel 11 die Gruppe der stochastischen Optimierungsverfahren untersucht. Die stochastischen Optimierungsverfahren setzen gezielt Zufallsgrößen ein, um global die beste Lösung zu finden.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Rights and permissions
Copyright information
© 2017 Springer-Verlag GmbH Deutschland
About this chapter
Cite this chapter
Schröder, D., Buss, M. (2017). Nichtlineare Optimierung in der Systemidentifikation. In: Intelligente Verfahren. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-55327-5_10
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-55327-5_10
Published:
Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-55326-8
Online ISBN: 978-3-662-55327-5
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)