Agentenbasierte Schwarmintelligenz:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Springer Vieweg
2013
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| Beschreibung: | VIII, 173 S. graph. Darst., Kt. |
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INHALTSVERZEICHNIS
I EINLEITUNG 1
1 MOTIVATION 3
1.1 BEDEUTUNG VON HEURISTIKEN IN DER INFORMATIK 5
1.2 ZIEL DER ARBEIT 6
II WISSENSCHAFTLICHE EINORDNUNG DER ARBEIT 9
2 KUENSTLICHE INTELLIGENZ UND OPTIMIERUNG 11
2.1 KUENSTLICHE INTELLIGENZ 12
2.2 VERTEILTE KUENSTLICHE INTELLIGENZ 18
2.3 METAHEURISTIKEN 25
2.4 SCHWARMINTELLIGENZ 34
2.5 FAZIT DER THEMATISCHEN EINORDNUNG 38
3 STATE OF THE ART 39
3.1 PARTIKEL SCHWAERM OPTIMIERUNG (PSO) 39
3.2 ARTEN DER PARTIKEL SCHWAERM OPTIMIERUNG 44
3.3 SELBSTORGANISIERENDE OPTIMIERUNG 54
3.4 FAZIT 58
III AGENTENBASIERTE SCHWARMINTELLIGENZ 61
4 KONTROLLIERTE AGENTEN-GESTEUERTE SCHWARMOPTIMIERUNG 63
4.1 AUFBAU EINER PSO 65
4.2 KONSTRUKTION DES FRAMEWORKS 67
4.3 AUTONOME OPTIMIERUNGSVERWALTUNG 71
5 VERTEILUNG VON SCHWAERMEN 73
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VIII
INHALTSVERZEICHNIS
6 DYNAMISCHE KONFIGURATION DER PSO 79
6.1 ANALYSE DES SCHWARMVERHALTENS 80
6.2 MATHEMATISCHE ANALYSE DER FUNKTION 85
7 DYNAMISCHE STEUERUNG DER PARTIKEL SCHWAERM OPTIMIERUNG 99
7.1 ANPASSUNG DER UPDATE-REGEL DURCH ERWEITERUNG 99
7.2 SETZEN VON ANZIEHUNGSPUNKTEN ZUR SCHWANNSTEUERUNG 102
8 ZUSAMMENFASSUNG DER ANSAETZE 109
IV EVALUATION 111
9 PROTOTYPISCHE EVALUATIONSUMGEBUNG DER AGENTENBASIERTEN SCHWANNIN
TELLIGENZ 113
10 EVALUATION DER AGENTENBASIERTEN PSO-ERWEITERUNGEN 117
10.1 AGENTEN-BASIERTE PARALLELE SCHWANNBERECHNUNG 117
10.2 ANALYSE DER STRATEGIEWECHSEL 125
10.3 MATHEMATISCHE ANALYSE DER FUNKTION 128
10.4 EVALUATION DER UPDATE-FORMEL DURCH EINE ERWEITERUNG EINES AN
ZIEHUNGSFAKTORS 132
10.5 AUSWIRKUNG DER RANDOM POINTS UND BERECHNUNG ADAEQUATER PARA
METER 134
11 DISKUSSION UND ZUSAMMENFASSUNG DER EVALUATION 143
V FAZIT 147
12 ZUSAMMENFASSUNG 149
13 AUSBLICK 153
SACHVERZEICHNIS 155
LITERATURVERZEICHNIS 157
Agentenbasierte Schwarmintelligenz
Das autonome Verteilen von inhärenten Systemen ist eine komplexe, nicht
immer funktionierende Aufgabe. Naturinspirierte Optimierungsmethoden
wie die Partikel Schwärm Optimierung (PSO) sind nur bedingt verteilt par¬
allel berechenbar. Tjorben
Bogon
entwickelt eine signifikante Verbesserung
der PSO, welche atifeiner Analyse der autonomen Anpassungs- und Verbes-
se.rungsmöglichkeiten von Metaheuristiken basiert. Der Fokus liegt dabei
auf der autonomen dynamischen Steuerung und Integration von Zusatzwis¬
sen in den aktuellen Optimierungsverlauf. Der Autor untersucht, wie zum
einen neues Wissen aus dem Optimierungsverlauf generiert werden kann
und zum anderen, wie dieses Wissen verbreitet und in andere Optimierun¬
gen eingebunden werden kann. Er analysiert diese Aufgaben unter der Prä¬
misse einer Anbindung eines Agentensystems und zeigt, wie die Optimie¬
rung effizienter ausgeführt und wie sie parallel kooperativ durchgeführt
werden kann.
Der Inhalt
• Partikel Schwärm Optimierung
• Agenten-gesteuerte Schwarmoptimierung
• Verteilung von Schwärmen
• Dynamische Konfiguration und Steuerung von PSO
Die Zielgruppen
• Dozierende und Studierende der Informatik mit den Schwerpunkten
Schwarmintelligenz, Operation Research und Künstliche Intelligenz
• Logistiker |
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