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系统发育树是一个分支图，代表基于物理或遗传相似性和差异的物种或分类单元之间的进化关系。它说明了他们共同的进化史和祖先的共同历史，在地球上所有生命在理论上都是单个系统发育树的一部分。计算系统发育学使用算法来确定这些关系的最准确表示。在数学优化的语言中，系统发育树是一棵所谓的施泰纳树（第三级）。尽管史坦纳树在文献中得到了很好的研究，但理论上很难（NP-hard）和实践。在本论文中，我们专注于建造施泰纳树。以瑞士数学家Jakob Steiner命名的Steiner树问题是组合优化问题，也是对最小跨越树的概括。最小跨越的树将图中的所有节点连接到最小的边缘长度总和最小的树中。相比之下，斯坦纳树可能包括预定义集合中的其他节点，以进一步最大程度地减少整个网络长度，从而使选择最佳施泰纳点具有挑战性。对于系统发育树，这种施泰纳指向进化史上的祖先。由于进化史受到不利影响的影响，因此也需要考虑后者。硕士论文的第一部分是关于系统发育和施泰纳树的文献的摘要。论文应该从应进一步发展的现有算法思想开始。主要贡献应该是通过利用贝叶斯方法在不确定性下优化植物树的算法的开发和实施。该论文主题来自与地理Nordbayern（FAU）的合作。
硕士论文：[5PT]不确定性下的系统发育树
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