Christian Blum Livres

Swarm intelligence is a modern arti? cial intelligence discipline that is c- cerned with the design of multiagent systems with applications, e. g., in - timization and in robotics. The design paradigm for these systems is fun- mentally di? erent from more traditional approaches. Instead of a sophisticated controller that governs the global behavior of the system, the swarm intelligence principle is based on many unsophisticated entities that cooperate in order to exhibit a desired behavior. Inspiration for the design of these systems is taken from the collective behavior of social insects such as ants, termites, bees, and wasps, as well as from the behavior of otheranimalsocietiessuchas? ocksofbirdsorschoolsof? sh. Coloniesofsocial insects have mesmerized researchers for many years. However, the principles that govern their behavior remained unknown for a long time. Even though the single members of these societies are unsophisticated individuals, they are able to achieve complex tasks in cooperation. Coordinated behavior emerges from relatively simple actions or interactions between the individuals.

This book constitutes the refereed proceedings of the 14th European Conference on Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization, Evo COP 2014, held in Granada, Spain, in April 2014, co-located with the Evo*2014 events Euro GP, Evo BIO, Evo MUSART and Evo Applications. The 20 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 42 submissions. The papers cover the following topics: swarm intelligence algorithms, fitness landscapes and adaptive algorithms, real world and routing problems and cooperative and metaheuristic search.

The book introduces a hybrid metaheuristic for combinatorial optimization known as Construct, Merge, Solve & Adapt (CMSA). It outlines a process where, at each iteration, multiple probabilistically generated solutions are created, each comprising various solution components. These components contribute to an initially empty sub-instance, which is then refined using an exact solver to derive the best solution. This approach effectively leverages exact solvers to tackle larger problem instances that would be unmanageable if approached independently.

This book explores prominent and promising techniques that merge metaheuristics with various optimization methods. It begins with an introductory chapter that reviews local search principles, key metaheuristics, and techniques like tree search, dynamic programming, mixed integer linear programming, and constraint programming for combinatorial optimization. Subsequent chapters detail five broadly applicable hybridization strategies, illustrated with case studies on selected problems: incomplete solution representations and decoders, problem instance reduction, large neighborhood search, parallel non-independent solution construction within metaheuristics, and hybridization using complete solution archives. The authors are leading researchers in the hybridization of metaheuristics, reflecting a shift towards problem-oriented approaches that enhance real-life application efficiency. This hybridization extends beyond different metaheuristic variants to include combinations with mathematical programming, dynamic programming, and constraint programming, showcasing cross-fertilization across optimization, algorithmics, mathematical modeling, operations research, statistics, and simulation. The book serves as a valuable introduction and reference for researchers and graduate students in these fields.

Inhaltsverzeichnis Main Track (Regular Papers) includes a range of innovative algorithms addressing various optimization challenges. Topics cover a heuristic for the General Vehicle Routing Problem, a combination of evolutionary algorithms and mathematical programming for Just-In-Time Job-Shop Scheduling, and a math-heuristic for DNA sequencing. Additionally, a randomized iterated greedy algorithm tackles the Founder Sequence Reconstruction Problem, while adaptive methods are explored in two-phase local search and filter SQP. The section also discusses algorithm selection as a bandit problem and presents rigorous runtime analysis of bandit-based estimation of distribution algorithms for noisy optimization. Other contributions include consistency modifications for Monte-Carlo Tree Search, distance functions in microarray data analysis, and Gaussian process-assisted particle swarm optimization. The Main Track (Short Papers) features a linear approximation for dynamic programming in ship scheduling, a multilevel scheme for multiway graph partitioning, and a network approach for restructuring the Korean freight railway. Other highlights include a parallel multi-objective evolutionary algorithm for phylogenetic inference, convergence studies of probability collectives, and generative topographic mapping for dimension reduction. The section also covers decision tree learning for optimization heuristics, multidisciplinary design opt

Politische Akteure rekurrieren zur Rechtfertigung ihres Handelns wieder verstärkt auf die Idee des allgemeinen Wohls. Kann die politische Philosophie eine Bestimmung des Gemeinwohls anbieten, anhand derer sich gerechtfertigte von ungerechtfertigten Gemeinwohlrekursen unterscheiden lassen? Das Paradigma des Prozeduralismus besagt, dass das Gemeinwohl allein über die Angabe formaler Verfahrenskriterien als Output eines wohlgeordneten demokratischen Systems definiert werden kann. Der Autor weist dieses Paradigma zurück und optiert für eine integrative Gemeinwohltheorie. Diese besteht aus zwei Komponenten. Erstere besagt, dass die Mitglieder eines Gemeinwesens durch demokratische Verfahren, die der Umsetzung ihrer subjektiven Interessen dienen, selbst festlegen können, worin das Gemeinwohl besteht - es sei denn, sie verstoßen damit gegen objektive und prozedurtranszendente Mindeststandards. Die zweite Komponente besteht aus einem Katalog dieser Standards, die festlegen, welche Outputs entgegen dem Für-Gut-Halten der Mitglieder gemeinwohlschädlich oder -irrelevant sind. Somit ergibt sich die Gemeinwohldienlichkeit einer Handlung daraus, dass diese demokratisch autorisiert ist und objektiv-prozedurtranszendente Mindeststandards nicht verletzt.

Die Arbeit analysiert das Konzept der semantisch-lexikalischen Störung und bietet eine umfassende Definition des Begriffs. Sie beleuchtet das Auftreten dieser Störung und beschreibt den Entwicklungsverlauf von betroffenen Kindern von der Kleinkind- bis zur Grundschulzeit. Durch die detaillierte Darstellung wird ein tiefes Verständnis für die Herausforderungen und Fördermöglichkeiten in der sprachlichen Bildung und Unterstützung von Kindern mit Sprach- und Kommunikationsstörungen vermittelt.

Die Entwicklung von Videospielen seit den Anfängen in den 1940er Jahren zeigt einen bemerkenswerten Wandel in Komplexität und emotionaler Ansprache. Während frühe Spiele wie Tic-Tac-Toe einfach strukturiert waren, bieten moderne Titel interaktive Erlebnisse, die oft ganze Romane umfassen. Die Grenze zwischen Realität und Spiel verschwimmt zunehmend, da aktuelle Spiele durch den Einsatz von Emotionen und audiovisuellen Mitteln tiefere Verbindungen zu den Spielern herstellen. Diese Masterarbeit untersucht die Veränderungen in Sprechstilen und deren Einfluss auf die Spielerfahrung.

Die Arbeit untersucht Identität als ein Produkt aus subjektiven Unterscheidungsprozessen und der Anpassung an soziale Konstrukte. Dabei werden epistemologische Perspektiven des Radikalen und Sozialen Konstruktivismus sowie medizinische und neurologische Grundlagen analysiert. Zusätzlich fließen systemtheoretische, linguistische und soziologische Ansätze ein, um die Konstruktion subjektiver Realität umfassend zu beleuchten. Die Arbeit bietet somit einen interdisziplinären Blick auf die komplexen Faktoren, die Identität formen.