Masterarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Mathematik - Stochastik, Note: 1.0, Universitat Bielefeld, Sprache: Deutsch, Abstract: Wir beginnen mit einem sehr einfachen Beispiel: Denken wir an einen zufalligen Laufer in einer sehr kleinen Stadt, die nur aus vier Straen besteht. Dabei werden die vier Straenecken wie in der untenstehenden Abbildung mit v1, v2, v3 und v4 bezeichnet. Zum Zeitpunkt 0 steht der zufallige Laufer in der Ecke v1. Zum Zeitpunkt 1 wirft er eine faire Munze und entscheidet je nach Ausfall, ob er weiter nach v2 oder v4 geht. Zum Zeitpunkt 2 wirft er wieder eine faire...

Masterarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1,0, Fachhochschule Bielefeld (FB Ingenieurwissenschaften und Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines kooperativen Optimierungsverfahrens, d.h. mehrere Low-Level Heuristiken werden von einer High-Level Heuristik so gesteuert, dass sie ein Problem gemeinsam losen. Gemeinsam losen heit hier, sie losen sich ab, d.h. eine Low-Level Heuristik fangt dort an, wo die andere aufgehort hat. Warum ist eine kooperative Losung aber sinnvoll? Die...

Studienarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Mathematik - Sonstiges, Note: 1,3, Fachhochschule Bielefeld (Fachbereich Mathematik), Veranstaltung: Master-Seminar Optimierung und SImulation, Sprache: Deutsch, Abstract: In der hier vorliegenden Arbeit wird nun so vorgegangen, dass zunachst im ersten Kapitel zwei Zufallsgeneratoren, der lineare Kongruenzgenerator und der Tausworthe-Generator vorgestellt werden. Im zweiten Kapitel geht es dann um analytische Gutekriterien, die durch grafische Darstellungen uberpruft werden konnen. Da diese Beurteilungen eher qualitativer Natur sind und man nicht...

In seiner Arbeit beschaftigt sich der Autor mit der 'Markov Chain Monte Carlo', auch abgekurzt als MCMC. Dabei handelt es sich um eine Monte Carlo Methode. Allen Monte Carlo Methoden ist gemein, dass sie von einer mehr oder minder komplizierten Verteilung zufallige Szenarien erzeugen. Diese Szenarien werden dann genutzt um Aussagen uber Erwartungswerte oder andere Kennzahlen der Verteilung zu treffen. Diese Aussagen sind naturlich nur zu gebrauchen, wenn man sehr viele zufallig erzeugte Szenarien auswertet. Die Methode kommt also immer dann zum Einsatz, wenn es nicht moglich ist, aus der...