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Kurzbeschreibung
Seitdem es Autos gibt, schafft der ständig zunehmende Geräuschpegel nicht zu überhörende Probleme. Ein Teil des Autolärms kann vermieden werden, wenn es gelingen wird, möglichst "leisere" Reifen bzw. Reifenprofile zu konstruieren. Die Herausforderung besteht darin, ein Reifenprofil zu generieren, das optimale Geräuscheigenschaften hat. Wie soll man aber das Optimum finden, wenn selbst ein Supercomputer Jahre brauchen wird, um alle möglichen Profile auszuprobieren? Diese Aufgabe kann mit Hilfe eines heuristischen Verfahren gelöst werden. Der Autor Andrei Loskutov modelliert das Problem mathematisch und untersucht dessen Lösbarkeit. Dabei wird die Fourieranalyse als Basis für die akustische Bewertung eines Reifens benutzt. Nach einer umfangreichen Einführung in die Heuristiken werden verschiedene lokale und globale Verfahren (Hill- Climbing, Simulated Annealing, genetische Heuristik) in Java implementiert, miteinander kombiniert und getestet. Das Buch richtet sich primär an Ingenieure und Softwareentwickler der Autoindustrie.
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Veröffentlichungen über Optimierung von Reifenprofilen sind nicht oft frei zugänglich - hier ist eine.
Den größeren Teil der Arbeit nehmen indes allgemein verwendbare Techniken der Optimierung ein: man findet einen ausführlichen Vergleich und Leistungstests verschiedener Optimierungsverfahren wie mehrere Varianten von Hill-Climbing, Simulated Annealing, Genetic Algorithm sowie kombinierte Verfahren. Damit ist es für alle an Parameteroptimierungen interessierten Praktiker interessant.
pdf-Version des Buchs und Quellcode der Software (Java) kann vom Autor erhalten werden.
Den größeren Teil der Arbeit nehmen indes allgemein verwendbare Techniken der Optimierung ein: man findet einen ausführlichen Vergleich und Leistungstests verschiedener Optimierungsverfahren wie mehrere Varianten von Hill-Climbing, Simulated Annealing, Genetic Algorithm sowie kombinierte Verfahren. Damit ist es für alle an Parameteroptimierungen interessierten Praktiker interessant.
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