Sign In

Login

Password

Forgot Password ? Sign Up

Evolutionärer Algorithmus (German Wikipedia)

Analysis of information sources in references of the Wikipedia article "Evolutionärer Algorithmus" in German language version.

refsWebsite
Global rank German rank
61doi.org
2nd place
3rd place
9zdb-katalog.de
123rd place
6th place
4elsevier.com
610th place
521st place
3researchgate.net
120th place
143rd place
2ieee.org
652nd place
864th place
2kit.edu
6,505th place
962nd place
1bl.uk
1,234th place
3,103rd place
1mit.edu
415th place
779th place
1darwin-online.org.uk
2,821st place
9,669th place
1evostar.org
low place
low place
1springer.com
274th place
152nd place
1arxiv.org
69th place
189th place
1mdpi.com
2,912th place
1,242nd place
1web.archive.org
1st place
1st place
1umsl.edu
8,618th place
low place

arxiv.org

bl.uk

ethos.bl.uk

  • Natalio Krasnogor: Studies on the Theory and Design Space of Memetic Algorithms. Dissertation. University of the West of England, Bristol, UK 2002, S. 23 (englisch, bl.uk).

darwin-online.org.uk

  • Charles Darwin: The Origin of Species by Means of Natural Selection. 6. Auflage. John Murray, London 1872 (englisch, org.uk).

doi.org

  • Cecilia Di Chio et al.: Applications of Evolutionary Computation: EvoApplications 2012. LNCS 7248, Springer, Berlin, Heidelberg, 2012. doi:10.1007/978-3-642-29178-4
  • Keshav P. Dahal, Kay Chen Tan, Peter I. Cowling (Hrsg.): Evolutionary Scheduling. SCI, Nr. 49. Springer, Berlin, Heidelberg 2007, ISBN 978-3-540-48582-7, doi:10.1007/978-3-540-48584-1.
  • Ian C. Parmee: Strategies for the Integration of Evolutionary/Adaptive Search with the Engineering Design Process. In: Dipankar Dasgupta, Zbigniew Michalewicz (Hrsg.): Evolutionary Algorithms in Engineering Applications. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg 1997, ISBN 3-642-08282-3, S. 453–477, doi:10.1007/978-3-662-03423-1_25.
  • Christian Blume: Optimized Collision Free Robot Move Statement Generation by the Evolutionary Software GLEAM. In: Real-World Applications of Evolutionary Computing. LNCS 1803. Springer, Berlin, Heidelberg 2000, ISBN 3-540-67353-9, S. 330–341, doi:10.1007/3-540-45561-2_32.
  • Karsten Weicker: Evolutionäre Algorithmen. S. 25. Springer Vieweg, Wiesbaden, 2015. doi:10.1007/978-3-658-09958-9
  • Volker Nissen: Evolutionäre Algorithmen. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden 1994, ISBN 3-8244-0217-3, S. 27, Abb. 3.4, doi:10.1007/978-3-322-83430-0.
  • A.E. Eiben, J.E. Smith: Introduction to Evolutionary Computing (= Natural Computing Series). 2. Auflage. Springer, Berlin, Heidelberg 2015, ISBN 978-3-662-44873-1, What Is an Evolutionary Algorithm?, S. 25–28, S. 26, Fig. 3.1, doi:10.1007/978-3-662-44874-8.
  • Heikki Maaranen, Kaisa Miettinen, Antti Penttinen: On initial populations of a genetic algorithm for continuous optimization problems. In: Journal of Global Optimization. Band 37, Nr. 3, 23. Januar 2007, ISSN 0925-5001, S. 405–436, doi:10.1007/s10898-006-9056-6 (researchgate.net [abgerufen am 1. Oktober 2023]).
  • Borhan Kazimipour, Xiaodong Li, A. K. Qin: A review of population initialization techniques for evolutionary algorithms. IEEE, 2014, ISBN 978-1-4799-1488-3, S. 2585–2592, doi:10.1109/CEC.2014.6900618 (ieee.org [abgerufen am 1. Oktober 2023]).
  • Wilfried Jakob: HyGLEAM–An Approach to Generally Applicable Hybridization of Evolutionary Algorithms. In: Parallel Problem Solving from Nature — PPSN VII. Band 2439. Springer, Berlin, Heidelberg 2002, ISBN 3-540-44139-5, S. 527–536, doi:10.1007/3-540-45712-7_51 (researchgate.net [abgerufen am 1. Oktober 2023]).
  • Muhanad Tahrir Younis, Shengxiang Yang, Benjamin Passow: Meta-Heuristically Seeded Genetic Algorithm for Independent Job Scheduling in Grid Computing. In: Applications of Evolutionary Computation. Band 10199. Springer International Publishing, Cham 2017, ISBN 978-3-319-55848-6, S. 177–189, doi:10.1007/978-3-319-55849-3_12.
  • Tobias Friedrich, Markus Wagner: Seeding the initial population of multi-objective evolutionary algorithms: A computational study. In: Applied Soft Computing. Band 33, August 2015, S. 223–230, doi:10.1016/j.asoc.2015.04.043 (elsevier.com [abgerufen am 1. Oktober 2023]).
  • Musrrat Ali, Millie Pant, Ajith Abraham: Unconventional initialization methods for differential evolution. In: Applied Mathematics and Computation. Band 219, Nr. 9, Januar 2013, S. 4474–4494, doi:10.1016/j.amc.2012.10.053 (elsevier.com [abgerufen am 1. Oktober 2023]).
  • Borhan Kazimipour, Xiaodong Li, A. K. Qin: Initialization methods for large scale global optimization. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation. 2013, S. 2750–2757, doi:10.1109/CEC.2013.6557902 (ieee.org).
  • A.E. Eiben, J.E. Smith: Introduction to Evolutionary Computing (= Natural Computing Series). Springer, Berlin, Heidelberg 2015, ISBN 978-3-662-44873-1, Parent Selection, S. 80–87, doi:10.1007/978-3-662-44874-8.
  • A.E. Eiben, J.E. Smith: Introduction to Evolutionary Computing (= Natural Computing Series). Springer, Berlin, Heidelberg 2015, ISBN 978-3-662-44873-1, Tournament Selection, S. 84–86, doi:10.1007/978-3-662-44874-8.
  • A.E. Eiben, J.E. Smith: Introduction to Evolutionary Computing (= Natural Computing Series). Springer, Berlin, Heidelberg 2015, ISBN 978-3-662-44873-1, S. 19–20, doi:10.1007/978-3-662-44874-8.
  • Thomas Bäck, Hans-Paul Schwefel: An Overview of Evolutionary Algorithms for Parameter Optimization. In: Evolutionary Computation. Band 1, Nr. 1, März 1993, ISSN 1063-6560, S. 1–23, S. 5, doi:10.1162/evco.1993.1.1.1 (mit.edu [abgerufen am 6. Oktober 2023]).
  • Christian Blume, Wilfried Jakob: GLEAM - General Learning Evolutionary Algorithm and Method : ein Evolutionärer Algorithmus und seine Anwendungen. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe 2009, S. 14, doi:10.5445/ksp/1000013553 (kit.edu [abgerufen am 6. Oktober 2023]).
  • A.E. Eiben, J.E. Smith: Introduction to Evolutionary Computing (= Natural Computing Series). Springer, Berlin, Heidelberg 2015, ISBN 978-3-662-44873-1, Parent Selection, Survivor Selection, S. 80–90, doi:10.1007/978-3-662-44874-8.
  • Karsten Weicker: Evolutionäre Algorithmen. Springer Fachmedien, Wiesbaden 2015, ISBN 978-3-658-09957-2, Varianten der Umweltselektion, S. 68–71, Definition 3.12, S. 69, doi:10.1007/978-3-658-09958-9.
  • Volker Nissen: Evolutionäre Algorithmen. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden 1994, ISBN 3-8244-0217-3, S. 26, doi:10.1007/978-3-322-83430-0.
  • Christian Blume, Wilfried Jakob: GLEAM: General Learning Evolutionary Algorithm and Method ; ein evolutionärer Algorithmus und seine Anwendungen (= Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik. Nr. 32). KIT Scientific Publishing, Karlsruhe 2009, ISBN 978-3-86644-436-2, Stagnationsorientierte Abbruchkriterien, S. 51, doi:10.5445/KSP/1000013553.
  • Mitsuo Gen, Runwei Cheng: Genetic Algorithms and Engineering Optimization. Wiley, New York, 2000, S. 8. ISBN 978-0-471-31531-5. doi:10.1002/9780470172261
  • William M. Spears: The Role of Mutation and Recombination in Evolutionary Algorithms. Springer, Berlin, Heidelberg, 2000, S. 225f. doi:10.1007/978-3-662-04199-4
  • Bill Worzel, Terence Soule, Rick Riolo: Genetic Programming Theory and Practice VI. Springer, Berlin, Heidelberg, 2009, S. 62. doi:10.1007/978-0-387-87623-8
  • Oscar Cordón, Francisco Herrera, Frank Hoffmann, Luis Magdalena: Genetic Fuzzy Systems: Evolutionary Tuning and Learning of Fuzzy Knowledge Bases. World Scientific Publishing, Singapore, 2002, S. 95. doi:10.1142/4177
  • Ralf Mikut, Frank Hendrich: Produktionsreihenfolgeplanung in Ringwalzwerken mit wissensbasierten und evolutionären Methoden. In: Automatisierungstechnik. Band 46, Nr. 1, Januar 1998, ISSN 2196-677X, S. 15–21, doi:10.1524/auto.1998.46.1.15.
  • Ferrante Neri, Carlos Cotta, Pablo Moscato (Eds.): Handbook of Memetic Algorithms (= Studies in Computational Intelligence. Nr. 379). Springer, Berlin, Heidelberg 2012, ISBN 978-3-642-26942-4, doi:10.1007/978-3-642-23247-3.
  • Martina Gorges-Schleuter: A comparative study of global and local selection in evolution strategies. In: Parallel Problem Solving from Nature — PPSN V. Band 1498. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg 1998, ISBN 3-540-65078-4, S. 367–377, doi:10.1007/bfb0056879.
  • Bernabe Dorronsoro, Enrique Alba: Cellular Genetic Algorithms (= Operations Research/Computer Science Interfaces Series. Band 42). Springer US, Boston, MA 2008, ISBN 978-0-387-77609-5, doi:10.1007/978-0-387-77610-1.
  • Volker Nissen: Einführung in evolutionäre Algorithmen: Optimierung nach dem Vorbild der Evolution. Vieweg, Braunschweig 1997, ISBN 3-528-05499-9, S. 85 ff., doi:10.1007/978-3-322-93861-9.
  • Hitoshi Iba, Nasimul Noman: New Frontier in Evolutionary Algorithms: Theory and Applications. IMPERIAL COLLEGE PRESS, 2011, ISBN 978-1-84816-681-3, doi:10.1142/p769.
  • Dipankar Dasgupta, Zbigniew Michalewicz (Hrsg.): Evolutionary Algorithms in Engineering Applications. Springer, Berlin, Heidelberg 1997, ISBN 3-642-08282-3, doi:10.1007/978-3-662-03423-1.
  • Ernesto Sanchez, Giovanni Squillero, Alberto Tonda: Industrial Applications of Evolutionary Algorithms. Intelligent Systems Reference Library 34. Springer, Berlin, Heidelberg 2012, ISBN 978-3-642-27466-4, doi:10.1007/978-3-642-27467-1.
  • Adam Slowik, Halina Kwasnicka: Evolutionary algorithms and their applications to engineering problems. In: Neural Computing and Applications. Band 32, Nr. 16, August 2020, ISSN 0941-0643, S. 12363–12379, doi:10.1007/s00521-020-04832-8.
  • Christian Blume: Optimized Collision Free Robot Move Statement Generation by the Evolutionary Software GLEAM. In: S. Cagnoni (Hrsg.): Real-World Applications of Evolutionary Computing. LNCS 1803. Springer, Berlin, Heidelberg 2000, ISBN 3-540-67353-9, S. 330–341, doi:10.1007/3-540-45561-2_32.
  • David G. Mayer: Evolutionary Algorithms and Agricultural Systems. Springer US, Boston, MA 2002, ISBN 1-4613-5693-8, doi:10.1007/978-1-4615-1717-7.
  • Gary Fogel, David Corne: Evolutionary Computation in Bioinformatics. Elsevier, 2003, ISBN 1-55860-797-8, doi:10.1016/b978-1-55860-797-2.x5000-8 (elsevier.com [abgerufen am 25. Dezember 2022]).
  • Wilfried Jakob: Applying Evolutionary Algorithms Successfully - A Guide Gained from Real-world Applications. KIT Scientific Working Papers, Nr. 170. KIT Scientific Publishing, 2021, ISSN 2194-1629, doi:10.5445/IR/1000135763, arxiv:2107.11300 (englisch, kit.edu).
  • Karsten Weicker: Evolutionäre Algorithmen. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden 2015, ISBN 978-3-658-09957-2, doi:10.1007/978-3-658-09958-9.
  • Hartmut Pohlheim: Evolutionäre Algorithmen - Verfahren, Operatoren und Hinweise für die Praxis. VDI-Buch. Springer, Berlin, Heidelberg 2000, ISBN 3-642-63052-9, doi:10.1007/978-3-642-57137-4.
  • Ernesto Sanchez, Giovanni Squillero, Alberto Tonda: Industrial Applications of Evolutionary Algorithms. Springer, Berlin, Heidelberg, 2012. doi:10.1007/978-3-642-27467-1
  • Shu-Heng Chen: Evolutionary Computation in Economics and Finance. Physica, Heidelberg, 2002. S. 6. doi:10.1007/978-3-7908-1784-3
  • Claus Aranha, Hitoshi Iba: Application of a Memetic Algorithm to the Portfolio Optimization Problem. In: Wayne Wobcke, Mengjie Zhang (Hrsg.): Advances in Artificial Intelligence. AI 2008. LNCS 5360. Springer, Berlin, Heidelberg, 2008. doi:10.1007/978-3-540-89378-3_52
  • David G. Mayer: Evolutionary Algorithms and Agricultural Systems. Springer, Boston, MA, 2002, S. 2. doi:10.1007/978-1-4615-1717-7
  • Kalyanmoy Deb: GeneAS: A Robust Optimal Design Technique for Mechanical Component Design. In: Dipankar Dasgupta, Zbigniew Michalewicz (Hrsg.): Evolutionary Algorithms in Engineering Applications. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg 1997, ISBN 3-642-08282-3, S. 497–514, doi:10.1007/978-3-662-03423-1_27.
  • Mark P. Kleeman, Gary B. Lamont: Scheduling of Flow-Shop, Job-Shop, and Combined Scheduling Problems using MOEAs with Fixed and Variable Length Chromosomes. In: Keshav P. Dahal, Kay Chen Tan, Peter I. Cowling (Hrsg.): Evolutionary Scheduling (= Studies in Computational Intelligence. Band 49). Springer, Berlin, Heidelberg 2007, ISBN 978-3-540-48582-7, S. 49–99, doi:10.1007/978-3-540-48584-1.
  • Kazi Shah Nawaz Ripon, Chi-Ho Tsang, Sam Kwong: An Evolutionary Approach for Solving the Multi-Objective Job-Shop Scheduling Problem. In: Keshav P. Dahal, Kay Chen Tan, Peter I. Cowling (Hrsg.): Evolutionary Scheduling (= Studies in Computational Intelligence. Band 49). Springer, Berlin, Heidelberg 2007, ISBN 978-3-540-48582-7, S. 165–195, doi:10.1007/978-3-540-48584-1.
  • Wilfried Jakob, Sylvia Strack, Alexander Quinte, Günther Bengel, Karl-Uwe Stucky: Fast Rescheduling of Multiple Workflows to Constrained Heterogeneous Resources Using Multi-Criteria Memetic Computing. In: Algorithms. Band 6, Nr. 2, 22. April 2013, ISSN 1999-4893, S. 245–277, doi:10.3390/a6020245 (mdpi.com [abgerufen am 8. Februar 2022]).
  • Alberto Colorni, Marco Dorigo, Vittorio Maniezzo: Genetic Algorithms: A New Approach to the Timetable Problem. In: M. Akgül, H.W. Hamacher, S. Tüfekçi (Hrsg.): Combinatorial Optimization. NATO ASI Series (Series F: Computer and Systems Sciences), Nr. 82. Springer, Berlin, Heidelberg 1992, ISBN 3-642-77491-1, S. 235–239, doi:10.1007/978-3-642-77489-8_14.
  • Dipankar Dasgupta: Optimal Scheduling of Thermal Power Generation Using Evolutionary Algorithms. In: Dipankar Dasgupta, Zbigniew Michalewicz (Hrsg.): Evolutionary Algorithms in Engineering Applications. Springer, Berlin, Heidelberg 1997, ISBN 3-642-08282-3, S. 317–328, doi:10.1007/978-3-662-03423-1_18.
  • Gary Fogel, David Corne: Evolutionary Computation in Bioinformatics. Morgan Kaufmann, 2002. ISBN 978-1-55860-797-2. doi:10.1016/B978-1-55860-797-2.X5000-8.
  • Robert Axelrod: Die Evolution der Kooperation. Oldenbourg, München 1987; 7. Auflage, 2014. ISBN 978-3-486-59172-9. doi:10.1524/9783486851748
  • W. Leo Meerts, Michael Schmitt: Application of genetic algorithms in automated assignments of high-resolution spectra. In: International Reviews in Physical Chemistry. Band 25, Nr. 3, 1. Juli 2006, ISSN 0144-235X, S. 353–406, doi:10.1080/01442350600785490.
  • Darrell Whitley: An overview of evolutionary algorithms: practical issues and common pitfalls. In: Information and Software Technology. Band 43, Nr. 14, Dezember 2001, S. 817–831, doi:10.1016/S0950-5849(01)00188-4 (elsevier.com [abgerufen am 8. Februar 2022]).
  • Lukáš Sekanina: Evolvable Components: From Theory to Hardware Implementations. Springer, Berlin, Heidelberg, 2004, S. 27. doi:10.1007/978-3-642-18609-7
  • Thomas Bäck, Hans-Paul Schwefel: An Overview of Evolutionary Algorithms for Parameter Optimization. In: Evolutionary Computation. Band 1, Nr. 1, 1. März 1993, ISSN 1063-6560, S. 1–23, doi:10.1162/evco.1993.1.1.1.
  • Nikolaus Hansen, Andreas Ostermeier: Completely Derandomized Self-Adaptation in Evolution Strategies. In: Evolutionary Computation. Band 9, Nr. 2, Juni 2001, ISSN 1063-6560, S. 159–195, doi:10.1162/106365601750190398.
  • Nikolaus Hansen, Stefan Kern: Evaluating the CMA Evolution Strategy on Multimodal Test Functions. In: Conf. Proc. of Parallel Problem Solving from Nature - PPSN VIII. LNCS, Nr. 3242. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg 2004, ISBN 3-540-23092-0, S. 282–291, doi:10.1007/978-3-540-30217-9_29.
  • Julian F. Miller: Cartesian Genetic Programming. Natural Computing Series. Springer, Berlin, Heidelberg, 2011, S. 63. doi:10.1007/978-3-642-17310-3_2

elsevier.com

linkinghub.elsevier.com

  • Tobias Friedrich, Markus Wagner: Seeding the initial population of multi-objective evolutionary algorithms: A computational study. In: Applied Soft Computing. Band 33, August 2015, S. 223–230, doi:10.1016/j.asoc.2015.04.043 (elsevier.com [abgerufen am 1. Oktober 2023]).
  • Musrrat Ali, Millie Pant, Ajith Abraham: Unconventional initialization methods for differential evolution. In: Applied Mathematics and Computation. Band 219, Nr. 9, Januar 2013, S. 4474–4494, doi:10.1016/j.amc.2012.10.053 (elsevier.com [abgerufen am 1. Oktober 2023]).
  • Gary Fogel, David Corne: Evolutionary Computation in Bioinformatics. Elsevier, 2003, ISBN 1-55860-797-8, doi:10.1016/b978-1-55860-797-2.x5000-8 (elsevier.com [abgerufen am 25. Dezember 2022]).
  • Darrell Whitley: An overview of evolutionary algorithms: practical issues and common pitfalls. In: Information and Software Technology. Band 43, Nr. 14, Dezember 2001, S. 817–831, doi:10.1016/S0950-5849(01)00188-4 (elsevier.com [abgerufen am 8. Februar 2022]).

evostar.org

ieee.org

ieeexplore.ieee.org

  • Borhan Kazimipour, Xiaodong Li, A. K. Qin: A review of population initialization techniques for evolutionary algorithms. IEEE, 2014, ISBN 978-1-4799-1488-3, S. 2585–2592, doi:10.1109/CEC.2014.6900618 (ieee.org [abgerufen am 1. Oktober 2023]).
  • Borhan Kazimipour, Xiaodong Li, A. K. Qin: Initialization methods for large scale global optimization. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation. 2013, S. 2750–2757, doi:10.1109/CEC.2013.6557902 (ieee.org).

kit.edu

publikationen.bibliothek.kit.edu

  • Christian Blume, Wilfried Jakob: GLEAM - General Learning Evolutionary Algorithm and Method : ein Evolutionärer Algorithmus und seine Anwendungen. KIT Scientific Publishing, Karlsruhe 2009, S. 14, doi:10.5445/ksp/1000013553 (kit.edu [abgerufen am 6. Oktober 2023]).
  • Wilfried Jakob: Applying Evolutionary Algorithms Successfully - A Guide Gained from Real-world Applications. KIT Scientific Working Papers, Nr. 170. KIT Scientific Publishing, 2021, ISSN 2194-1629, doi:10.5445/IR/1000135763, arxiv:2107.11300 (englisch, kit.edu).

mdpi.com

  • Wilfried Jakob, Sylvia Strack, Alexander Quinte, Günther Bengel, Karl-Uwe Stucky: Fast Rescheduling of Multiple Workflows to Constrained Heterogeneous Resources Using Multi-Criteria Memetic Computing. In: Algorithms. Band 6, Nr. 2, 22. April 2013, ISSN 1999-4893, S. 245–277, doi:10.3390/a6020245 (mdpi.com [abgerufen am 8. Februar 2022]).

mit.edu

direct.mit.edu

  • Thomas Bäck, Hans-Paul Schwefel: An Overview of Evolutionary Algorithms for Parameter Optimization. In: Evolutionary Computation. Band 1, Nr. 1, März 1993, ISSN 1063-6560, S. 1–23, S. 5, doi:10.1162/evco.1993.1.1.1 (mit.edu [abgerufen am 6. Oktober 2023]).

researchgate.net

  • Heikki Maaranen, Kaisa Miettinen, Antti Penttinen: On initial populations of a genetic algorithm for continuous optimization problems. In: Journal of Global Optimization. Band 37, Nr. 3, 23. Januar 2007, ISSN 0925-5001, S. 405–436, doi:10.1007/s10898-006-9056-6 (researchgate.net [abgerufen am 1. Oktober 2023]).
  • Wilfried Jakob: HyGLEAM–An Approach to Generally Applicable Hybridization of Evolutionary Algorithms. In: Parallel Problem Solving from Nature — PPSN VII. Band 2439. Springer, Berlin, Heidelberg 2002, ISBN 3-540-44139-5, S. 527–536, doi:10.1007/3-540-45712-7_51 (researchgate.net [abgerufen am 1. Oktober 2023]).
  • Hans-Paul Schwefel: Evolution and Optimum Seeking. Sixth-generation computer technology series. John Wiley & Sons, New York 1995, ISBN 0-471-57148-2 (researchgate.net).

springer.com

link.springer.com

umsl.edu

cs.umsl.edu

  • Cesary Janikow, Zbigniew Michalewicz: An Experimental Comparison of Binary and Floating Point Representations in Genetic Algorithms. In: Conf. Proc of the Fourth Int. Conf. on Genetic Algorithms (ICGA'91). 1991, S. 31–36 (umsl.edu [PDF]).

web.archive.org

zdb-katalog.de

  • Heikki Maaranen, Kaisa Miettinen, Antti Penttinen: On initial populations of a genetic algorithm for continuous optimization problems. In: Journal of Global Optimization. Band 37, Nr. 3, 23. Januar 2007, ISSN 0925-5001, S. 405–436, doi:10.1007/s10898-006-9056-6 (researchgate.net [abgerufen am 1. Oktober 2023]).
  • Thomas Bäck, Hans-Paul Schwefel: An Overview of Evolutionary Algorithms for Parameter Optimization. In: Evolutionary Computation. Band 1, Nr. 1, März 1993, ISSN 1063-6560, S. 1–23, S. 5, doi:10.1162/evco.1993.1.1.1 (mit.edu [abgerufen am 6. Oktober 2023]).
  • Ralf Mikut, Frank Hendrich: Produktionsreihenfolgeplanung in Ringwalzwerken mit wissensbasierten und evolutionären Methoden. In: Automatisierungstechnik. Band 46, Nr. 1, Januar 1998, ISSN 2196-677X, S. 15–21, doi:10.1524/auto.1998.46.1.15.
  • Adam Slowik, Halina Kwasnicka: Evolutionary algorithms and their applications to engineering problems. In: Neural Computing and Applications. Band 32, Nr. 16, August 2020, ISSN 0941-0643, S. 12363–12379, doi:10.1007/s00521-020-04832-8.
  • Wilfried Jakob: Applying Evolutionary Algorithms Successfully - A Guide Gained from Real-world Applications. KIT Scientific Working Papers, Nr. 170. KIT Scientific Publishing, 2021, ISSN 2194-1629, doi:10.5445/IR/1000135763, arxiv:2107.11300 (englisch, kit.edu).
  • Wilfried Jakob, Sylvia Strack, Alexander Quinte, Günther Bengel, Karl-Uwe Stucky: Fast Rescheduling of Multiple Workflows to Constrained Heterogeneous Resources Using Multi-Criteria Memetic Computing. In: Algorithms. Band 6, Nr. 2, 22. April 2013, ISSN 1999-4893, S. 245–277, doi:10.3390/a6020245 (mdpi.com [abgerufen am 8. Februar 2022]).
  • W. Leo Meerts, Michael Schmitt: Application of genetic algorithms in automated assignments of high-resolution spectra. In: International Reviews in Physical Chemistry. Band 25, Nr. 3, 1. Juli 2006, ISSN 0144-235X, S. 353–406, doi:10.1080/01442350600785490.
  • Thomas Bäck, Hans-Paul Schwefel: An Overview of Evolutionary Algorithms for Parameter Optimization. In: Evolutionary Computation. Band 1, Nr. 1, 1. März 1993, ISSN 1063-6560, S. 1–23, doi:10.1162/evco.1993.1.1.1.
  • Nikolaus Hansen, Andreas Ostermeier: Completely Derandomized Self-Adaptation in Evolution Strategies. In: Evolutionary Computation. Band 9, Nr. 2, Juni 2001, ISSN 1063-6560, S. 159–195, doi:10.1162/106365601750190398.