Modellierung komplexer Prozesse durch naturanaloge Verfahren: künstliche Intelligenz und künstliches Leben
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| Language: | German |
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Wiesbaden, Germany
Springer Vieweg
[2024]
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| Edition: | 4. Auflage |
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|---|---|
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
.
1
2
BOTTOM-UP
MODELLE,
KOMPLEXE
SYSTEME
UND
NATURANALOGE
VERFAHREN
DER
KI
UND
KL
.
11
2.1
BOTTOM-UP,
TOP-DOWN
UND
KI/KL
.
11
2.2
DYNAMIKEN
KOMPLEXER
SYSTEME
.
20
2.3
ERWEITERUNGEN
UND
ANWENDUNGSMOEGLICHKEITEN
EINES
UNIVERSALEN
MODELLSCHEMAS
.
32
2.4
METHODOLOGISCHE
SCHLUSSBEMERKUNGEN
.
39
3
SELBSTORGANISIERENDE
SYSTEME:
ZELLULARAUTOMATEN,
BOOLESCHE
NETZE
UND
ALGORITHM
FOR
NEIGHBORHOOD
GENERATING
.
43
3.1
ZELLULARAUTOMATEN
.
44
3.1.1
ALLGEMEINE
DARSTELLUNG
.
45
3.1.2
STOCHASTISCHE
ZELLULARAUTOMATEN
.
54
3.1.3
AKTUELLE
TRENDS
IN
ZA
.
57
3.2
BOOLESCHE
NETZE
.
58
3.2.1
AKTUELLE
TRENDS
IN
BN
.
64
3.3
REGELN,
TOPOLOGIE
UND
DYNAMIK
-
DIE
ORDNUNGSPARAMETER
.
65
3.4
DIE
GENERIERUNG
TOPOLOGISCHER
STRUKTUREN
DURCH
DEN
ALGORITHM
FOR
NEIGHBORHOOD
GENERATING
(ANG)
.
81
3.4.1
AKTUELLE
TRENDS
IN
ANG
.
88
3.5
ANALYSE
KONKRETER
MODELLE
.
88
3.5.1
MODELLIERUNG
MIT
ZA
.
89
3.5.1.1
STOCHASTISCHE
ZA
ZUR
ANALYSE
DER
AUSWIRKUNG
UNTERSCHIEDLICHER
IMPFQUOTEN
AUF
DIE
INFLUENZA-AUSBREITUNG
.
89
3.5.1.2
LOESUNG
VON
SUDOKU
RAETSELN
AUF
DER
BASIS
EINES
ZA
.
95
X
INHALTSVERZEICHNIS
3.5.2
MODELLIERUNG
MIT
BOOLESCHEN
NETZEN
.
99
3.5.2.1
DIE
KONSTRUKTION
VON
SCHALTDIAGRAMMEN
DURCH
BOOLESCHE
NETZE
.
99
3.5.2.2
MODELLIERUNG
DER
FORMULARAUSWAHL
FUER
DIE
KOERPERSCHAFTSTEUER
MIT
BN
.
106
3.5.3
DATENSTRUKTURIERUNG
DURCH
DEN
ALGORITHM
FOR
NEIGHBORHOOD
GENERATING
.
109
3.5.3.1
VORSELEKTION
MOEGLICHER
STANDORTE
FUER
WINDKRAFTANLAGEN
DURCH
EINEN
ANG
.
109
3.5.3.2
ANG
FUER
DIE
ANALYSE
DER
INFLUENZA-ERKRANKUNGEN
INDENUSA
.
113
4
DIE
MODELLIERUNG
ADAPTIVER PROZESSE
DURCH
EVOLUTIONAERE
ALGORITHMEN
.
121
4.1
ALLGEMEINE
CHARAKTERISIERUNGEN
.
122
4.2
GENETISCHE
ALGORITHMEN
(GA)
.
125
4.3
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
(ES)
.
135
4.4
DER
REGULATOR
ALGORITHMUS
(RGA)
.
138
4.4.1
AKTUELLE
TRENDS
IN
GA,
ES
UND
RGA
.
144
4.5
SIMULATED
ANNEALING
(SA)
.
145
4.6
ANALYSE
KONKRETER
MODELLE
.
153
4.6.1
ENTWICKLUNG
EINES
MEHRKOMPONENTENKLEBERS
DURCH
EINE
ES
.
153
4.6.2
MINIMIERUNG
DER
LAENGE
VON
KABELNETZEN
DURCH
EINEN
GENETISCHEN
ALGORITHMUS
.
158
4.6.3
STEUERUNG
EINER
SOZIALEN
GRUPPE
DURCH
EINEN
GA,
EINE
ES
UND
EIN
SA
IM
VERGLEICH
.
163
4.6.4
EIN
VERGLEICH
ZWISCHEN
ES,
GA
UND
RGA
.
173
4.6.5
OPTIMIERUNG
EINES
SPIEL-ASTRONAUTEN
MIT
EINEM
RGA
UND
EINER
RES
.
175
4.6.6
OPTIMIERUNG
DER
PLANUNGEN
AN
DER
UNIVERSITAET
DUISBURG-ESSEN
DURCH
EINEN
RGA
.
178
5
MODELLIERUNG
LERNENDER
SYSTEME
DURCH
NEURONALE
NETZE
(NN)
.
189
5.1
BIOLOGISCHE
VORBILDER
.
189
5.2
GRUNDBEGRIFFE
UND
GRUNDLOGIK
UEBERWACHT
LERNENDER
NETZWERKE
.
191
5.2.1
INTERNE
TOPOLOGIE,
FUNKTIONEN
UND
SCHWELLENWERTE
VON
NN
.
192
5.2.2
ERWEITERUNGEN:
EINSCHICHTIGE
UND
MEHRSCHICHTIGE
MODELLE
.
198
5.2.3
INFORMATIONSFLUSS:
FEED
FORWARD,
FEED
BACK
UND
REKURRENTE
NETZWERKE
.
202
5.2.4
LERNREGELN
FUER
UEBERWACHT-LERNENDE
NETZWERKE
.
203
5.2.5
EIN
ALLGEMEINES
LERNPARADIGMA
.
209
5.2.6
EXKURS:
GRAPHENTHEORETISCHE
DARSTELLUNG
NEURONALER
NETZE
.
210
5.2.7
INFORMATIONSVERARBEITUNG
IN
NEURONALEN
NETZEN
.
214
INHALTSVERZEICHNIS
XI
5.3
MODELLE
DES
SELBSTORGANISIERTEN
LERNENS
.
217
5.3.1
SELBSTORGANISIERENDE
KARTE
.218
5.3.2
DAS
SELF-ENFORCING
NETWORK
(SEN)
.
221
5.4
ZUSAMMENFASSUNG:
(KLASSISCHE)
NN-TYPEN
IM
VERGLEICH
.227
5.4.1
AKTUELLE
TRENDS
.
231
5.5
MASCHINELLES
LERNEN:
DEEP
LEARNING
.
232
5.5.1
TIEFE
NETZE
(DEEP
LEARNING)
.
233
5.5.2
CONVOLUTIONAL
NEURAL
NETWORKS
(CNN)
.
233
5.5.3
LONG-SHORT-TERM-MEMORY
(LSTM)
.237
5.5.4
UNUEBERWACHTES,
SEMI-UEBERWACHTES,
SELBST-UEBERWACHTES
UND
VERSTAERKENDES
LERNEN
.
240
5.5.4.1
UNUEBERWACHTES
LERNEN
.
240
5.5.4.2
SEMI-UEBERWACHTES
UND
SELBST-UEBERWACHTES
LERNEN
.
241
5.5.4.3
VERSTAERKENDES
LERNEN
(REINFORCEMENT
LEARNING)
.
244
5.5.5
AKTUELLE
TRENDS:
TRANSFORMER
.
246
5.6
ANALYSE
KONKRETER
MODELLE
.
250
5.6.1
OPTISCHE
ERKENNUNG
HANDGESCHRIEBENER
ZAHLEN
.
251
5.6.2
TRANSFER-LEARNING:
BILDGEBENDE
DIAGNOSTIK
MIT
EINEM
RESIDUAL
NETWORK
(RESNET)
.
255
5.6.3
CHATGPT
FUER
DIE
BESTIMMUNG
EINER
FITNESSFUNKTION,
ZUR
OPTIMIERUNG
VON
LSTM
UND
CNN
.262
5.6.4
AUSWAHL
VON
STANDORTEN
FUER
OFFSHORE-WINDKRAFTANLAGEN
DURCHEINSEN
.
275
5.6.5
AUSWIRKUNGEN
DES
CUE
VALIDITY
FACTORS
AUF
DIE
ANALYSE
DER
INFLUENZAAUSBREITUNG
DURCH
SEN
.279
6
MODELLIERUNG
DES
UNGENAUEN:
FUZZY-MENGENLEHRE
UND
FUZZY-LOGIK
.
285
6.1
EINFUEHRUNG
IN
DIE
GRUNDBEGRIFFE:
VON
DER
UNSCHAERFE
DER
REALITAET
.
287
6.2
EIN
BEGRIFFSEXKURS:
WAHRSCHEINLICHKEIT
UND
UNSCHAERFE
.
297
6.3
VARIATIONEN
DER
OPERATOREN
UND
UNSCHARFE
LOGIK
.
301
6.4
UNSCHARFE
RELATIONEN
.
303
6.5
EXPERTEN
UND
PRODUKTIONSSYSTEME
SOWIE
DEFUZZYFIZIERUNGEN
.
306
6.6
AKTUELLE
TRENDS
.
312
6.7
DARSTELLUNG
UND
ANALYSE
KONKRETER
MODELLE
.
317
6.7.1
DIE
MODELLIERUNG
VON
WAHLVERHALTEN
MIT
EINEM
FUZZY-ZA
.
317
6.7.2
AMPELSTEUERUNGEN
DURCH
EIN
FUZZY-SYSTEM
.
322
6.7.3
AUFWANDSCHAETZUNG
IN
EINER
POKER
PARTY
MIT
FUZZY-LOGIK
.327
7
HYBRIDISIERUNGEN
DER
BASISMODELLE
.
333
7.1
HYBRIDE
SYSTEME
UND
METAPARAMETER
.
335
7.2
DARSTELLUNG
VON
BEISPIELEN
.
340
7.2.1
REFERENZTYPENBILDUNG
DURCH
SEN
ZUR
REDUKTION
DER
TRAININGSDATENMENGE
IN
UEBERWACHT-LERNENDEN
NETZWERKEN
.
340
XII
INHALTSVERZEICHNIS
7.2.2
SEN
TRIFFT
R:
SHINY
SENALYTICS
.347
7.2.3
ZA
TRIFFT
ANG:
COVID
19-PANDEMIE
IN
DEUTSCHLAND
.
350
7.2.4
MODELLIERUNG
UND
STEUERUNG
VON
VERKEHRSAUFKOMMEN
AUF
AUTOBAHNEN
DURCH
DIE
HORIZONTALE
KOPPELUNG
EINES
ZA
MIT
EINER
SOM
.
358
7.2.5
DIE
MODELLIERUNG
KOGNITIVER
ONTOGENESE:
EIN
HORIZONTAL
GEKOPPELTES
HYBRIDES
SYSTEM
.366
8
RESUEMEE
UND
PERSPEKTIVEN
.
379
LITERATUR
.
383
STICHWORTVERZEICHNIS
.
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| author | Klüver, Christina Klüver, Jürgen 1941- Schmidt, Jörn |
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