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Autoren:
Künzel, Steven 
Dokumenttyp:
Dissertation / Thesis 
Titel:
Evolving Artificial Neural Networks for Multi-Objective Tasks 
Betreuer:
Meyer-Nieberg, Silja, Privatdozentin Dr. habil. 
Gutachter:
Meyer-Nieberg, Silja, Privatdozentin Dr. habil.; Rose, Oliver, Professor Dr. 
Tag der mündlichen Prüfung:
13.07.2021 
Publikationsdatum:
24.08.2021 
Jahr:
2021 
Seiten (Monografie):
353 
Sprache:
Englisch 
Schlagwörter:
Künstliche Intelligenz ; Neuronales Netz ; Evolutionärer Algorithmus ; Mehrkriterielle Optimierung ; Hochschulschrift 
Stichwörter:
Neuroevolution, Multi-Objective Optimization, Evolutionary Algorithms 
Abstract:
Neuroevolution is an active research field in artificial intelligence. It aims at evolving artificial neural networks using evolutionary methods. Today, artificial intelligence is of continuously growing importance. Among other techniques, neural networks do also play a key role. This thesis develops nNEAT, a novel neuroevolutionary algorithm based on the quasi-standard NEAT, considering multiple objectives being optimized concurrently. Furthermore, the aspect of automatic parameter control is a...    »
 
DDC-Notation:
006.32 
Fakultät:
Fakultät für Informatik 
Institut:
INF 3 - Institut für Technische Informatik 
Professur:
Meyer-Nieberg, Silja 
Open Access ja oder nein?:
Ja / Yes