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By Oliver Kramer (auth.)

ISBN-10: 3540797386

ISBN-13: 9783540797388

Computational Intelligence (CI) bezeichnet ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das biologische inspirierte Modelle algorithmisch umsetzt. Evolutionäre Algorithmen orientieren sich an der darwinistischen Evolution und suchen mit Hilfe von Crossover, Mutation und Selektion eine optimale Lösung. Die Fuzzy-Logik ermöglicht als unscharfe Logik eine kognitive Modellierung von Wissen und Inferenzprozessen. Neuronale Netze imitieren funktionale Aspekte des Gehirns für Aufgaben wie Klassifikation und Mustererkennung. Neuere Ansätze der CI wie Reinforcement studying ermöglichen, das Verhalten künstlicher Agenten in unbekannten Umgebungen zu steuern. Die Schwarmintelligenz modelliert Algorithmen, die auf foundation vieler einfacher Komponenten intelligente Leistungen vollführen. Zu guter Letzt lösen künstliche Immunsysteme eine Reihe von Problemen, ähnlich wie ihr biologisches Pendant. Ein kompakter und übersichtlicher mit vielen Beispielen gespickter Einstieg in die verschiedenen Verfahren der CI.

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Denn je n¨aher wir dem Optimum kommen, desto kleiner m¨ussen die Schritte sein, die wir gehen. 3). Noch flexibler als mit nur einer Schrittweite ist die GaußMutation mit N Schrittweiten, bei der f¨ur jede Komponente des Vektors ein eigener Zufallswert bestimmt wird. Dazu ist ein ganzer Vektor von Schrittweiten σ = (σ1 , . . , σN ) n¨otig: z = (σ1 N1 (0, 1), . . , σN NN (0, 1)). 6) Die Funktion N (0, 1) liefert eine Gauß-verteilte Zufallszahl mit Erwartungswert 0 und Standardabweichung 1. Durch diese Mutation wird abh¨angig von σ eine Stauchung oder Streckung des Mutationsraumes parallel zu den Koordinatenachsen m¨oglich, man erh¨alt ein achsenparalleles Mutationsellipsoid.

Beispiel: Simulation kunstlichen Lebens Lee Spector et al. [53] haben mit Swarm Evolve ein System zur Simulation k¨unstlichen Lebens1 kreiert, um die Emergenz des Verhaltens fliegender Agenten-Schw¨arme zu analysieren. Basierend auf einer 3-dimensionalen Simulationsumgebung wurden zwei Systeme unterschiedlicher Komplexit¨at konstruiert. 2). Das Bewegungsverhalten basiert haupts¨achlich auf der den Richtungsvektor definierenden Gleichung: 7 ci vi . 3) i=1 Dabei zeigt v1 weg von Nachbarn innerhalb eines begrenzten Radius, v2 zeigt zum Mittelpunkt der Welt, v3 ist der Durchschnittsvektor der Nachbarn, v4 zeigt in Richtung des Schwerpunktes aller Agenten, w¨ahrend v5 ein Zufallsvektor ist.

Derartige Fragen sind h¨aufig problemabh¨angig und werden am besten durch einen Experten beantwortet. Steht jedoch kein solches Expertenwissen zur Verf¨ugung, kann durch mehrfaches Ausf¨uhren des Algorithmus unter verschiedenen Parametrisierungen versucht werden, 36 2 Evolution¨are Algorithmen von Hand gute Einstellungen zu finden. Diese Einstellung der Parameter vor dem Lauf der Algorithmen kann auch mit Hilfe statistischer Verfahren unterst¨utzt werden. Verfahren wie Sequential Parameter Optimization sind Beispiele f¨ur statistisch unterst¨utzte Parametereinstellungs-Verfahren.

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Computational Intelligence: Eine Einführung by Oliver Kramer (auth.)


by Charles
4.1

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