diff --git a/ea/Uebung1/Uebung1.pdf b/ea/Uebung1/Uebung1.pdf
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index 0000000..23f8f56
--- /dev/null
+++ b/ea/Uebung1/Uebung1.pdf
Binary files differ
diff --git a/ea/Uebung1/Uebung1.tex b/ea/Uebung1/Uebung1.tex
new file mode 100644
index 0000000..fc79470
--- /dev/null
+++ b/ea/Uebung1/Uebung1.tex
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+
+
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+
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+\newcommand{\aufgTable}[1]{
+  \def\spalten{\numexpr #1 + 1 \relax}
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+\def\header#1#2#3#4#5#6#7{\pagestyle{empty}
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+\begin{flushleft}
+{\bf #4}\\
+#5
+\end{flushleft}
+\end{minipage}
+\begin{minipage}[t]{0.5\textwidth}
+\begin{flushright}
+#6 \vspace{0.5cm}\\
+%                 Number of Columns    Definition of Columns      second empty line
+% \begin{tabular}{|*{5}{C{1cm}|}}\hline A1&A2&A3&A4&$\Sigma$\\\hline&&&&\\\hline\end{tabular}\\\vspace*{0.1cm}
+\aufgTable{#7}
+\end{flushright}
+\end{minipage}
+\vspace{1cm}
+\begin{center}
+{\Large\bf Übungsblatt #1}
+
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+\end{center}
+}
+
+
+
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+
+%Kommando für Aufgaben
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+
+
+
+
+\begin{document}
+    %\header{BlattNr}{Tutor}{Abgabedatum}{Vorlesungsname}{Namen}{Semester}{Anzahl Aufgaben}
+    \header{1}{}{2015-04-28}{Evolutionäre Algorithmen}{
+    	\textit{Jan-Peter Hohloch}\\ \textit{Maximus Mutschler}
+    }{SS 15}{4}
+    \vspace{1cm}
+    \Aufgabe{Biologische Evolution}{10}
+      \begin{enumerate}
+      	\item[Individuum:] Eine Ausprägung eines durch sein Genom spezifizierten Lebewesens\\ GA: Algorithmus mit festgelegten Parametern
+      	\item[Population:] Menge von Individuen einer Spezies\\GA: Gesamtheit aller Algorithmen
+      	\item[Selektion:] Auslese durch Umwelteinflüsse\\ GA: Auslese durch Fitness- /Bewertungsfunktion
+      	\item[Mutation:] Dauerhafte Änderung des Genoms\\ GA: Mutation auf den den Algorithmus beschreibenden Bits.
+      	\item[Rekombination:] Neue Zusammenstellung des Genoms \\ GA: Verbindung zweier Algorithmen zu einem Neuen.
+      	\item[Chromosom:] Träger eines Teils des Genoms\\ GA: Teil der den Algorithmus beschreibenden Bitsequenz.
+      	\item[Genotyp:] Gesamtheit der Erbinformationen\\ GA: Den Algorithmus beschreibende Bitsequenz
+      	\item[Phänotyp:] Die resultierende Ausprägung des Genotyps \\ GA: Laufeigenschaften des Algorithmus
+      	\item[Diploidie:] Existenz eine doppelten Chromosomensatzes \\GA: Nicht notwendig. Auch durch 2 getrennte Individuen umsetzbar
+      	\item[Fitness:] Grad der Angepasstheit an die Umwelt.\\ GA:  Ergebnis der Bewertungsfunktion.
+
+      	 \end{enumerate}
+      	 \pagebreak	\Aufgabe{Evolutionstheorie}{5}
+  \begin{enumerate}[(a)]
+	\item \ \begin{enumerate}
+  	\item[Lamarck:] Im Laufe des Lebens erworbene Fähigkeiten werden an Nachkommen weitergegeben. Aktive Anpassung an die Umwelt.
+  	\item[Darwin:] Es werden mehr Nachkommen als nötig erzeugt (Reproduktion). Der Genotyp und Phänotyp aller Nachkommen variiert (Variation). Variationen der Merkmale sind teilweise Vererbbar(Vererbung). Die zufällig besser an die Umwelt angepassten Nachkommen überleben/bzw. erzeugen mehr Nachkommen $\rightarrow$ Passive Anpassung an die Umwelt(Selektion).
+  	\item[Beispiel Gepard ] Lamarck: Ein Gepard muss schnell sein um Garzellen erlegen zu können. Die im Leben erworbene Geschicklichkeit und Schnelligkeit wird an die Nachkommen weiter gegeben.\\
+  	Darwin: Nur Geparden welche auf Grundlage ihres Genoms gut an ihre Umwelt angepasst sind (hohe Fitness)- also schnell und geschickt sind - bekommen genug Nahrung um zu überleben und Nachkommen zu erzeugen.
+  	\end{enumerate}
+  	\item
+  	Darwins Theorie \\
+  	Erbgut ist als Binärzahlen codiert. Auf diesen werden Mutationen und Rekombinationen angewandt. Die Selektion wird durch eine Fitnessfunktion umgesetzt. Es werden weitere Generationen von Algorithmen erzeugt.
+  \end{enumerate}
+	\Aufgabe{Veränderung genetischer Information}{5}
+  \begin{enumerate}[(a)]
+  	\item \begin{itemize}
+  		\item Genom z.B. Trisomie 21
+  		\item Chromosomen z.B. Deletion
+  		\item Gene z.B. Veränderung einer Base
+  	\end{itemize}
+  	Nur die Genebene wird in GA abgebildet.
+  	\item
+  	\begin{itemize}
+  		\item 2-wertig statt 4-wertig
+  		\item Stringlänge konstant, Genomlänge kann sich ändern
+  	\end{itemize}
+  	 \end{enumerate}
+
+
+    %TODO Aufgaben bearbeiten
+
+\end{document}
+
diff --git a/ea/Uebung1/Uebungsblatt1.pdf b/ea/Uebung1/Uebungsblatt1.pdf
new file mode 100644
index 0000000..ee7c3fd
--- /dev/null
+++ b/ea/Uebung1/Uebungsblatt1.pdf
Binary files differ
diff --git a/ea/Uebung2/Uebung2.pdf b/ea/Uebung2/Uebung2.pdf
new file mode 100644
index 0000000..9a77174
--- /dev/null
+++ b/ea/Uebung2/Uebung2.pdf
Binary files differ
diff --git a/ea/Uebung2/Uebung2.tex b/ea/Uebung2/Uebung2.tex
new file mode 100644
index 0000000..f06acb7
--- /dev/null
+++ b/ea/Uebung2/Uebung2.tex
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+\begin{minipage}[t]{0.47\textwidth}
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+{\bf #4}\\
+#5
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+\end{minipage}
+\begin{minipage}[t]{0.5\textwidth}
+\begin{flushright}
+#6 \vspace{0.5cm}\\
+%                 Number of Columns    Definition of Columns      second empty line
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+\aufgTable{#7}
+\end{flushright}
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+\vspace{1cm}
+\begin{center}
+{\Large\bf Übungsblatt #1}
+
+{(Abgabe #3)}
+\end{center}
+}
+
+
+
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+\newcounter{n}
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+%Kommando für Aufgaben
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+\newcommand{\Aufgabe}[2]{\stepcounter{n}
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+
+
+
+
+\begin{document}
+    %\header{BlattNr}{Tutor}{Abgabedatum}{Vorlesungsname}{Namen}{Semester}{Anzahl Aufgaben}
+    \header{2}{}{2015-05-05}{Evolutionäre Algorithmen}{
+    	\textit{Jan-Peter Hohloch}\\ \textit{Maximus Mutschler}
+    }{SS 15}{4}
+    \vspace{1cm}
+    \Aufgabe{Bit Climber}{7}
+      \begin{enumerate}[(a)]
+      	\item 1-Nachbarschaft: $ \binom{6}{1} = 6 $ vielleicht +1 wenn man x0 selbst als Teil der Nachbarschaft sieht??\\
+      	4-Nachbarschaft:  $ \binom{6}{1}+\binom{6}{2}+\binom{6}{3}+\binom{6}{4} = 56 $\\
+      	k-Nachbarschaft: $ \sum_{i=1}^{k} \frac{n!}{i!*(n-i)!}$\\
+      	Rechenaufwand für $n \gg k$: $ \sum_{i=1}^{k} \frac{n!}{i!*(n-i)!} \leq k*\frac{n!}{k!*(n-k)!} $\\
+      	$n \gg k \Rightarrow k=1$ Darf ich das ?\\
+      	$\Rightarrow  \frac{n!}{(n-1)!} \Rightarrow O(n) $  \\
+      \item $f(x) = (010111_2 -x)^2 = (23_{10}-x)^2$\\
+      $x_0= 101101_2 = 45_{10} \rightarrow f(x_0)= 484_{10} \\
+      x_1= 001101_2 = 13_{10} \rightarrow f(x_1)= 100_{10} \\
+      x_2= 011101_2 = 29_{10} \rightarrow f(x_2)= 36_{10} \\
+      x_3= 010101_2 = 21_{10} \rightarrow f(x_3)= 4_{10} \\
+      x_4= 010111_2 = 23_{10} \rightarrow f(x_3)= 0_{10} \\
+      $
+      \item Lokales Maximum: $000000_b \rightarrow f(x) = 529_{10}$\\
+      Globales Maximum : $111111_b = 63_{10} \rightarrow f(x) = 1600_{10}$\\
+      Startlösung $x_b = 000001_b \rightarrow f(x)= 484_{10}$ \\
+      Sei $k=1$\\
+      In erster Iteration mutierter kleinster Wert:  $ 000001_2\rightarrow f(x)=529_{10}  $ \\
+      In  erster Iteration mutierter höchster Wert: $100000_2 \rightarrow f(x)=81_{10} $\\
+      $\rightarrow x_n > 000001_2 \rightarrow$ behalte $x_n$ und terminiere\\
+      Sei $k=2$\\
+      In erster Iteration mutierter kleinster Wert:  $ 000000_2\rightarrow f(x)=529_{10}  $  \\
+      In erster Iteration mutierter höchster Wert: $110000_2 \rightarrow f(x)=625_{10} $\\
+      $\rightarrow$ da $110000_2$ bereits größer als das globale Maximum ist, wird kein kleinerer Wert mehr gewählt werden $\rightarrow$ Konvergenz gegen globales Maximum.\\
+    \end{enumerate}
+    
+    
+     \Aufgabe{Monte-Carlo Suche}{6}
+     \begin{enumerate}[(a)]
+     	\item Suchraum  $n=6$ binär: $2^6 =64$ \\
+     	 $P(a^*|k)= 0.95\rightarrow k = 64-5\% = 64-\frac{64*5}{100} = 60.8 \rightarrow $ 61 Ziehungen.\\
+     	 \\ Suchraum $n=6 \in \mathbb{Z}$ = $10^{6}*2$ \\
+     	  $P(a^*|k)= 0.95\rightarrow k$ = 1900000 Ziehungen
+     	  \\ Der Suchraum wird ca. 32000x größer. TODO..
+     	 \item JP das darfst du machen die Aufgabe find ich dumm.. soll ich einfach Würfeln.? TODO
+     	 \item Eine weitere Version des Monte-Carlo-Algorithmus wird für Entscheidungsprobleme (Ja-Nein-Probleme) verwendet.\\
+     	 http://de.wikipedia.org/wiki/Monte-Carlo-Algorithmus  TODO
+     \end{enumerate}
+
+
+	 \Aufgabe{Gradientenverfahren}{7}
+	 \begin{enumerate}[(a)]
+	 	\item $f'(x) = -sin(x+2)+\frac{1}{2} \\
+	 	f''(x) = -cos(x+2)$\\
+	 	Extremwerte:\\
+	 	$-sin(x+2)+1/2=0\\
+	 	sin(x+2)= \frac{\pi}{2}\\
+	 	(1) sin(\frac{\pi}{6}) = \frac{1}{2}\\
+	 	(2) sin(\pi-\frac{\pi}{6}) = \frac{1}{2}\\
+	 	(1) x+2= \frac{\pi}{6}+n2\pi\\
+	 	(2) x+2= \pi-\frac{\pi}{6}+n2\pi\\
+	 	x_1= \frac{\pi}{6} -2 \approx -1.48\\
+	 	x_2= \frac{\pi}{6}-2 + 2\pi \approx 4.8 \\
+	 	x_3= \pi- \frac{\pi}{6} -2 \approx 0.61\\
+	 	x_4=\pi- \frac{\pi}{6} -2 -2\pi \approx -5.67$\\
+	 	$f''(x_1) <0 \rightarrow x_1 =$ Maximum lokal TODO umschreiben\\
+	 	$f''(x_2) >0 \rightarrow x_2=$ Minimum global\\
+	 	$f''(x_3) <0 \rightarrow x_3=$ Maximum lokal\\
+	 	$f''(x_4) >0 \rightarrow x_4=$ Minimum global\\
+	 	\item  Minima bei Startpunkt $x_0 = x_3$ \\
+				 x  Werte für globales Minimum: $[-2*PI, \frac{\pi}{6} -2 [$ \\
+				 Begründung: Das Gradientenverfahren folgt bei der Bestimmung eines Extrema immer dem Gradienten abwärts.
+	 	
+	 	
+	 \end{enumerate}
+\end{document}
+
diff --git a/mr/Ub2/Uebung2.pdf b/mr/Ub2/Uebung2.pdf
new file mode 100644
index 0000000..270f4bc
--- /dev/null
+++ b/mr/Ub2/Uebung2.pdf
Binary files differ
diff --git a/mr/Ub2/Uebung2.tex b/mr/Ub2/Uebung2.tex
new file mode 100644
index 0000000..5fd340b
--- /dev/null
+++ b/mr/Ub2/Uebung2.tex
@@ -0,0 +1,101 @@
+\documentclass[a4paper,12pt]{scrartcl}
+\usepackage[ngerman]{babel}
+\usepackage{graphicx} %BIlder einbinden
+\usepackage{amsmath} %erweiterte Mathe-Zeichen
+\usepackage{amsfonts} %weitere fonts
+\usepackage[utf8]{inputenc} %Umlaute & Co
+\usepackage{hyperref} %Links
+\usepackage{ifthen} %ifthenelse
+\usepackage{enumerate}
+\usepackage{pdfpages}
+\usepackage{algpseudocode} %Pseudocode
+\usepackage{dsfont} % schöne Zahlenräumezeichen
+\usepackage{amssymb, amsthm} %noch stärker erweiterte Mathe-Zeichen
+\usepackage{tikz} %TikZ ist kein Zeichenprogramm
+\usetikzlibrary{trees,automata,arrows,shapes}
+
+\pagestyle{empty}
+
+
+\topmargin-50pt
+
+\newcounter{aufgabe}
+\def\tand{&}
+
+\newcommand{\makeTableLine}[2][0]{%
+  \setcounter{aufgabe}{1}%
+  \whiledo{\value{aufgabe} < #1}%
+  {%
+    #2\tand\stepcounter{aufgabe}%
+  }
+}
+
+\newcommand{\aufgTable}[1]{
+  \def\spalten{\numexpr #1 + 1 \relax}
+  \begin{tabular}{|*{\spalten}{p{1cm}|}}
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+
+\def\header#1#2#3#4#5#6#7{\pagestyle{empty}
+\begin{minipage}[t]{0.47\textwidth}
+\begin{flushleft}
+{\bf #4}\\
+#5
+\end{flushleft}
+\end{minipage}
+\begin{minipage}[t]{0.5\textwidth}
+\begin{flushright}
+#6 \vspace{0.5cm}\\
+%                 Number of Columns    Definition of Columns      second empty line
+% \begin{tabular}{|*{5}{C{1cm}|}}\hline A1&A2&A3&A4&$\Sigma$\\\hline&&&&\\\hline\end{tabular}\\\vspace*{0.1cm}
+\aufgTable{#7}
+\end{flushright}
+\end{minipage}
+\vspace{1cm}
+\begin{center}
+{\Large\bf Assignment #1}
+
+{(Abgabe #3)}
+\end{center}
+}
+
+
+
+%counts the exercisenumber
+\newcounter{n}
+
+%Kommando für Aufgaben
+%\Aufgabe{AufgTitel}{Punktezahl}
+\newcommand{\Aufgabe}[2]{\stepcounter{n}
+\textbf{Aufgabe \arabic{n}: #1} (#2 Punkte)\\}
+
+
+
+
+\begin{document}
+    %\header{BlattNr}{Tutor}{Abgabedatum}{Vorlesungsname}{Namen}{Semester}{Anzahl Aufgaben}
+    \header{1}{}{2015-04-28}{Mobile Robots}{
+    	\textit{Jan-Peter Hohloch}\\ \textit{Maximus Mutschler}
+    }{SS 15}{4}
+    \vspace{1cm}
+
+    \Aufgabe{}{6}
+	    \begin{enumerate}[(a)]
+	    \item Forward kinematic velocity: calculation of the robots' current pose with knowledge about the velocity and position of the last pose  \\
+	    inverse kinematic velocity:	given a pose the velocity and position needed to reach this pose are calulated
+	    \item $^Rv=\begin{pmatrix}
+	    	0.2\frac{m}{s} \\ 0.5\frac{m}{s} 
+	    \end{pmatrix}$ \\$l=0.2m	\\
+	     u_t= \begin{pmatrix}
+	    	?\frac{m}{s} \\ ?\frac{m}{s} 
+	    \end{pmatrix}$
+	    
+	    \end{enumerate}	
+	 \Aufgabe{}{8}
+	 \Aufgabe{}{6}
+	
+
+\end{document}
+