Nature-Inspired Optimization Methods, gehalten am 16.01.2012
Autor
Beteiligtes Institut
Genre
Beschreibung
Viele Optimierungsprobleme sind zu komplex, um sie optimal lösen zu können. Hier werden immer häufiger stochastische, auf Prinzipien der Natur basierende Heuristiken eingesetzt, wie beispielsweise Evolutionäre Algorithmen, Ameisenalgorithmen oder Simulated Annealing. Sie sind sehr breit einsetzbar und haben sich in der Praxis als sehr wirkungsvoll erwiesen. In der Vorlesung werden solche naturanalogen Optimierungsverfahren vorgestellt, analysiert und miteinander verglichen.
Laufzeit (hh:mm:ss)
01:23:44
Serie
Nature-Inspired Optimization Methods, WS 2011/2012, Vorlesungen
Publiziert am
18.01.2012
Fachgebiet
Lizenz
| Auflösung | 1024 x 768 Pixel |
| Seitenverhältnis | 4:3 |
| Audiobitrate | 31997 bps |
| Audio Kanäle | 1 |
| Audio Codec | aac |
| Audio Abtastrate | 22050 Hz |
| Gesamtbitrate | 186078 bps |
| Farbraum | yuv420p |
| Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
| Medientyp | video/mp4 |
| Dauer | 5024 s |
| Dateiname | 2012-37_cam.mp4 |
| Dateigröße | 4.096 byte |
| Bildwiederholfrequenz | 15 |
| Videobitrate | 151605 bps |
| Video Codec | h264 |
| Auflösung | 1024 x 768 Pixel |
| Seitenverhältnis | 4:3 |
| Audiobitrate | 32000 bps |
| Audio Kanäle | 1 |
| Audio Codec | mp3 |
| Audio Abtastrate | 22050 Hz |
| Gesamtbitrate | 276673 bps |
| Farbraum | bgr24 |
| Container | avi |
| Medientyp | video/x-msvideo |
| Dauer | 5024 s |
| Dateiname | 2012-37_download.avi |
| Dateigröße | 4.096 byte |
| Bildwiederholfrequenz | 15 |
| Video Codec | camtasia |
Embed-Code
Nature-Inspired Optimization Methods, WS 2011/2012, Vorlesungen
Folgen 1-13
von 13
