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By Tjorben Bogon

ISBN-10: 3658022914

ISBN-13: 9783658022914

ISBN-10: 3658022922

ISBN-13: 9783658022921

Das autonome Verteilen von inhärenten Systemen ist eine komplexe, nicht immer funktionierende Aufgabe. Naturinspirierte Optimierungsmethoden wie die Partikel Schwarm Optimierung (PSO) sind nur bedingt verteilt parallel berechenbar. Tjorben Bogon entwickelt eine signifikante Verbesserung der PSO, welche auf einer examine der autonomen Anpassungs- und Verbesserungsmöglichkeiten von Metaheuristiken basiert. Der Fokus liegt dabei auf der autonomen dynamischen Steuerung und Integration von Zusatzwissen 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 Optimierungen eingebunden werden kann. Er analysiert diese Aufgaben unter der Prämisse einer Anbindung eines Agentensystems und zeigt, wie die Optimierung effizienter ausgeführt und wie sie parallel kooperativ durchgeführt werden kann.

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Ein Handbuch und ein Lehrhuch ist zweierlei. Und ein Handbuch schreiben und ein Lehrbuch schreiben, das ist auch zweierlei. In jenem darf wohl auch eine personliche notice mitklingen, in diesem darf und soIl sie den Grundton bilden. Wenn ich glaubte, die Grundziige der diagnostischen Akustik wenigstens nicht ganz iibergehen zu diirfen, so leitete mich nicht sowohl eine besondere Vorliebe dafiir als vielmehr die Dberzeugung, daB die physikalische Unter.

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Zwanglose („relaxed“) Metaheuristiken: Zwanglose Metaheuristiken verändern eine bestehende Lösung, ohne dabei bestimmte Nachbarschaften aufzubauen und aus diesen zu wählen. 2. Konstruktive Metaheuristiken: In diese Kategorie fallen Metaheuristiken, welche das unterliegende Problem nutzen, um eine neue Lösung zu erstellen, da sie konstruktiv anhand des Problems, Wissen in die Berechnung involvieren. 3. Nachbarschaftsdurchsuchende Metaheuristiken: Wird eine Nachbarschaft durch Operatoren anhand einer bestehenden Lösung berechnet und die folgende Lösung aus dieser Menge entnommen, fällt die Metaheuristik in diese Kategorie.

Fokussiert die Metaheuristik, wird speziell an einer Stelle intensiver gesucht, aber die Gesamtheit vernachlässigt [ES98]. B. den Suchraum intensiver zu explorieren) dafür verantwortlich, bessere Ergebnisse zu erzielen [SASN08]. Metaheuristiken lassen sich in verschiedene Kategorien einordnen. Birattari et al. [BPSV01] kategorisieren dabei fünf verschiedene Eigenschaften: 1. Populations-basierte oder Einzellösungsverfahren: Der Unterschied ist die Vorgehensweise der Metaheuristik zur Berechnung der nächsten Lösung.

Diese können dann entweder verworfen oder angepasst werden bis sie lösbar sind. Als letzten Faktor kann die Lösung mutieren und durch einen Wahrscheinlichkeitsoperator verändert werden, um so- 34 2 Künstliche Intelligenz und Optimierung mit neue Variation und eine höhere Exploration zu erzielen. Eine Idee der Evolutionären Algorithmen ist das Verwenden von eigens generiertem Wissen, welches in der Lösungspopulation vorliegt, zu nutzen, um daraus neues Wissen zu generieren. Dies machen sich auch die Schwärme zunutze, welche in den Bereich naturanaloge Algorithmen fallen, allerdings eine Besonderheit darstellen, da sie keine wirklichen neuen Lösungen erzeugen, sondern alte verändern.

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Agentenbasierte Schwarmintelligenz by Tjorben Bogon


by Kenneth
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