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Global Optimization Methods based on Tabu Search

Globale Optimierungsmethoden, basierend auf Tabu-Suche

Zitieren Sie bitte immer diese URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-30605
  • This work encompasses three parts. The first part provides a concise review of the most prominent metaheuristic concepts currently available and gives essential preliminaries together with definition of the combinatorial optimization problems. It substantiates the choice of the investigation direction and basis idea of the developed methods. In the second part the new nonlinear global optimization routines based on the TS strategy are described. The new approaches are the Gradient Tabu Search (GTS), the Gradient Only Tabu Search (GOTS), and theThis work encompasses three parts. The first part provides a concise review of the most prominent metaheuristic concepts currently available and gives essential preliminaries together with definition of the combinatorial optimization problems. It substantiates the choice of the investigation direction and basis idea of the developed methods. In the second part the new nonlinear global optimization routines based on the TS strategy are described. The new approaches are the Gradient Tabu Search (GTS), the Gradient Only Tabu Search (GOTS), and the Tabu Search with Powell’s Algorithm (TSPA). In the last part of the work the GOTS is applied for such chemical optimization problems. The chapter provides a systematic approach how the variables are chosen and the adjustable parameters are set. As test cases the global minimum energy conformation of some amino acids, of two angiotensin converting enzyme (ACE) inhibitors, of 2-acetoxy-N,N,N-trimethylethanaminium, and of a HIV-1 protease inhibitor is determined.zeige mehrzeige weniger
  • Die Arbeit umfasst drei Kapitel. Das erste Kapitel stellt eine kurze Zusammenfassung über die bekanntesten, zurzeit verwendeten Metaheuristischen-Konzepte dar und gibt notwendige Einleitungen zusammen mit der Definition der kombinatorischen Optimierungsprobleme. Das Kapitel begründet die Wahl des Tabu-Ansatzes und diskutiert die Basisideen der entwickelten Methoden. Im zweiten Kapitel werden die neuen entwickelten, nichtlinearen Optimierungsroutinen beschrieben, die auf Tabu-Suchstrategien beruhen. Die neuen Algorithmen sind Gradient TabuDie Arbeit umfasst drei Kapitel. Das erste Kapitel stellt eine kurze Zusammenfassung über die bekanntesten, zurzeit verwendeten Metaheuristischen-Konzepte dar und gibt notwendige Einleitungen zusammen mit der Definition der kombinatorischen Optimierungsprobleme. Das Kapitel begründet die Wahl des Tabu-Ansatzes und diskutiert die Basisideen der entwickelten Methoden. Im zweiten Kapitel werden die neuen entwickelten, nichtlinearen Optimierungsroutinen beschrieben, die auf Tabu-Suchstrategien beruhen. Die neuen Algorithmen sind Gradient Tabu Search (GTS), Gradient Only Tabu Search (GOTS) und Tabu Search with Powell’s Algorithm (TSPA). Das letzte Kapitel der Arbeit beschreibt die Anwendung der GOTS Methode auf dieses Problem. Diskutiert werden die Auswahl der Variablen und die Einstellung der justierbaren Parameter. Die Effizienz der GOTS Methode wird an Hand einiger Aminosäuren, zwei Angiotensin-Derivaten (ACE-Hemmer), des Acetylcholin und eines HIV-1-Protease-Hemmstoff gezeigt.zeige mehrzeige weniger

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Metadaten
Autor(en): Svetlana Stepanenko
URN:urn:nbn:de:bvb:20-opus-30605
Dokumentart:Dissertation
Titelverleihende Fakultät:Universität Würzburg, Fakultät für Chemie und Pharmazie
Institute der Universität:Fakultät für Chemie und Pharmazie / Institut für Organische Chemie
Datum der Abschlussprüfung:05.12.2008
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Erscheinungsjahr:2008
Allgemeine fachliche Zuordnung (DDC-Klassifikation):5 Naturwissenschaften und Mathematik / 54 Chemie / 540 Chemie und zugeordnete Wissenschaften
Normierte Schlagworte (GND):Tabusuche; Quasi-Newton-Verfahren
Freie Schlagwort(e):"steilsten Abstieg - schwächste Aufstieg"; Konformeren; Metaheuristik-Suchmethoden; Moleküloptimierung; Optimierungsmethoden
"steepest descent-modest ascent"; Optimization methods; conformational search; global minimum; metaheuristic methods
Fachklassifikation Mathematik (MSC):90-XX OPERATIONS RESEARCH, MATHEMATICAL PROGRAMMING / 90Cxx Mathematical programming [See also 49Mxx, 65Kxx] / 90C27 Combinatorial optimization
Datum der Freischaltung:11.12.2008
Betreuer:Prof. Dr. Bernd Engels