Verfügbarkeit: Programmierung naturanaloger Verfahren

Programmierung naturanaloger Verfahren: Soft Computing und verwandte Methoden ; mit ... 9 Tabellen

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Schmidt, Jörn 1966- (VerfasserIn), Klüver, Christina (VerfasserIn), Klüver, Jürgen 1941- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Wiesbaden Vieweg + Teubner 2010
Ausgabe:	1. Aufl.
Schriftenreihe:	Studium
Schlagworte:	Programmierung Künstliche Intelligenz Simulated annealing Neuronales Netz Soft Computing Boolesches Netzwerk Fuzzy-Logik Zellularer Automat Evolutionärer Algorithmus
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS VORWORT V INHALTSVERZEICHNIS VII 1 EINLEITUNG: PROGRAMMIEREN IM ZEITALTER DES INTERNET 1 2 BOOLESCHE NETZE UND ZELLULARAUTOMATEN 7 2.1 BOOLESCHE NETZE - EIN PROTOTYP ITERATIVER DISKRETER SYSTEME 7 2.1.1 BOOLESCHE FUNKTIONEN 8 2.1.2 BOOLESCHE NETZE: INTERAKTIONSSTRUKTUR 15 2.1.3 ZUSTAND DES BOOLESCHEN NETZES UND TRANSFORMATION 19 2.1.4 HINWEISE ZUR PROGRAMMIERUNG VON BOOLESCHEN NETZEN 22 2.1.5 VISUALISIERUNG, ANALYSE UND EIGENSCHAFTEN VON BOOLESCHEN NETZEN 24 2.1.6 UEBUNGEN 29 2.2 ZELLULARAUTOMATEN 34 2.2.1 AUFBAU UND PROGRAMMIERUNG VON ZELLULARAUTOMATEN 35 2.2.1.1 ZUSTAENDE, UMGEBUNGEN UND REGELN 35 2.2.1.2 PROGRAMMIERUNG VON ZELLEN IM GITTER 38 2.2.1.3 UEBERGANGSREGELN 39 2.2.1.4 ZELLTRANSFORMATION 41 2.2.1.5 RANDPROBLEME 43 2.2.1.6 PROGRAMMABLAUF 44 2.2.2 VISUALISIERUNG UND ANALYSE VON ZELLULARAUTOMATEN 45 2.2.3 EIGENSCHAFTEN VON ZELLULARAUTOMATEN 51 2.2.3.1 GRUNDMUSTER EINES ZELLULARAUTOMATEN- PROGRAMMS 51 2.2.3.2 ATTRAKTIONSBECKEN 52 2.2.3.3 ABLAUFMODUS 53 2.2.4 WICHTIGE VARIANTEN DES ZELLULARAUTOMATEN 54 2.2.4.1 TOTALISTISCHE REGELN 54 2.2.4.2 STOCHASTISCHE ZELLULARAUTOMATEN 56 2.2.4.3 ERWEITERTE UMGEBUNGEN 57 2.2.5 BEISPIEL: SIMULATION EINER SCHUELERGRUPPE (MORENO) 58 BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/993367089 DIGITALISIERT DURCH 5.3.1 BACKPROPAGATION 170 VIII INHALTSVERZEICHNIS 3 MODELLIERUNG ADAPTIVER PROZESSE 63 3.1 GENETISCHE ALGORITHMEN (GA) 64 3.1.1 GRUNDPRINZIP DES GENETISCHEN ALGORITHMUS 64 3.1.2 HINWEISE ZUM PROGRAMMIEREN EINES GA 67 3.1.3 BEISPIEL EINES GENETISCHEN ALGORITHMUS: OPTIMIERUNG EINES KABELNETZES 76 3.2 EVOLUTIONSSTRATEGIEN (ES) 87 3.2.1 GRUNDPRINZIP 87 3.2.2 VARIANTEN DER EVOLUTIONSSTRATEGIEN: MUTATIVE SCHRITTWEITENSTEUERUNG 91 3.2.3 BEISPIEL EINER EINFACHEN ANWENDUNG EINER ES 92 3.2.4 HINWEISE ZUR PROGRAMMIERUNG 96 3.2.5 PROGRAMMIERUNG EINER EVOLUTIONSSTRATEGIE MIT IMITATIVER SCHRITTWEITENSTEUERUNG 98 3.3 SIMULATED ANNEALING (SA) 101 3.3.1 GRUNDLAGEN DES SIMULATED ANNEALING 101 3.3.2 ALGORITHMUS 103 3.3.3 PROGRAMMIERUNG 105 3.3.4 ERSTE VARIANTE DES GRUNDPROGRAMMS 109 3.3.5 BERUECKSICHTIGUNG DER TOPOLOGIE ILL 3.3.6 PARAMETERVARIATION 115 4 SIMULATIONEN MIT FUZZY-LOGIK 119 4.1 GRUNDPRINZIPIEN 119 4.2 PRAKTISCHE UMSETZUNG DER FUZZY-INFERENZ 124 4.3 HINWEISE ZUR PROGRAMMIERUNG 129 5 NEURONALE NETZE 139 5.1 GRUNDBAUSTEINE 139 5.1.1 EINFUEHRUNG 139 5.1.2 TOPOLOGIEN NEURONALER NETZE 141 5.1.3 FUNKTIONEN 149 5.1.4 PROGRAMMUMGEBUNG 154 5.2 LERNEN IN ZWEISCHICHTIGEN NEURONALEN NETZEN 156 5.2.1 LERNREGELN 156 5.2.2 FEHLERFUNKTION UND DELTA-REGEL 160 5.3 LERNEN IN MEHRSCHICHTIGEN NEURONALEN NETZEN 170 INHALTSVERZEICHNIS IX 5.3.2 MODIFIKATIONEN UND PROBLEME DER BACKPROPAGATION-REGEL 187 5.4 NICHT-UEBERWACHTES LERNEN 189 5.4.1 LERNENDE VEKTOR-QUANTISIERER (LVQ) 189 5.4.2 SELBSTORGANISIERENDE KARTEN (SOM / KOHONEN-KARTEN) 195 5.4.2.1 GRUNDLAGEN 195 5.4.2.2 GRUNDMUSTER EINES SOM-PROGRAMMS 200 5.4.2.3. VARIANTEN 203 5.5 NICHT-LERNENDE NEURONALE NETZE 210 5.5.1 INTERAKTIVE NEURONALE NETZE 210 5.5.1.1 EINFUEHRUNG 210 5.5.1.2 EIN ERSTES BEISPIEL 211 5.5.1.3 EINE ZWEITE VARIANTE 217 5.5.1.4 VERGLEICH DER VARIANTEN 220 5.5.2 HOPFIELD-NETZE 221 6 HYBRIDE SYSTEME 227 6.1 HYBRIDE SYSTEME: GRUNDPRINZIPIEN 227 6.2 BEISPIEL EINES EINFACHEN VERTIKALEN HYBRIDEN SYSTEMS 228 6.3 BEISPIEL EINER ANWENDUNG AUF REALE PROBLEME 237 6.4 ARCHITEKTUR EINES HORIZONTALEN HYBRIDEN SYSTEMS 243 6.5 VERGLEICH DER PROGRAMMSTRUKTUREN 249 7 SCHLUSSBEMERKUNG 253 ANHANG A: HINWEISE ZUM FORTRAN-BASIERTEN BEISPIEL-CODE 255 ANHANG B: EXPERIMENTELLES ARBEITEN MIT SIMULATIONSPROGRAMMEN 259 LITERATUR 263 SACHWORTVERZEICHNIS (CODES) 265
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