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By Oliver Kramer (auth.)

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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Modeling and Using Context: 6th International and Interdisciplinary Conference, CONTEXT 2007, Roskilde, Denmark, August 20-24, 2007, Proceedings

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Dynamic Modeling of Diseases and Pests

Versions support us comprehend the nonlinear dynamics of real-world procedures through the use of the pc to imitate the particular forces that lead to a system’s habit. The becoming complexity of human social structures, from person habit to that of complete populations makes us more and more at risk of illnesses and pests.

Performance Evaluation by Simulation and Analysis with Applications to Computer Networks

This e-book is dedicated to the main used methodologies for functionality review: simulation utilizing really expert software program and mathematical modeling. a huge half is devoted to the simulation, fairly in its theoretical framework and the precautions to be taken within the implementation of the experimental approach.

Data Mining and Constraint Programming: Foundations of a Cross-Disciplinary Approach

A winning integration of constraint programming and information mining has the capability to steer to a brand new ICT paradigm with a long way achieving implications. it will possibly swap the face of knowledge mining and laptop studying, in addition to constraint programming expertise. it's going to not just let one to take advantage of information mining concepts in constraint programming to spot and replace constraints and optimization standards, but in addition to hire constraints and standards in facts mining and computer studying for you to observe types appropriate with previous wisdom.

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Die Merkmale des Nachkommen liegen also zwischen denen seiner Eltern: 1 ni = ρ ρ eki . 10) k=1 Der Operator bildet den arithmetischen Mittelwert der Werte, die an den entsprechenden Genorten i stehen. Diese Mittelwerte k¨onnen auch gewichtet sein. 11) mit einer zuf¨alligen Wahl 0 ≤ α ≤ 1. Betrachten wir wieder ein Beispiel. Die Eltern e1 = (3, 2, 4) und e2 = (7, 2, 6) erzeugen durch intermedi¨are Rekombination mit α = 0,5 den Nachkommen n = (5, 2, 5). Nach der intermedi¨aren Rekombination m¨ussen bei Integerrepr¨asentation die Nachkommen gerundet werden.

Kopiere nun alle Gene aus e2 im selben Segment, die noch nicht kopiert wurden, in die Menge L, in unserem Beispiel L = {A}. 5. Ermittle f¨ur jedes Element l aus L den entsprechenden Ort in Elter e1 und kopiere l an diese Position sofern frei. Sollte die Stelle nicht frei sein, wiederhole rekursiv den Prozess bis eine freie Stelle gefunden ist. In unserem Beispiel ist die Position f¨ur A an der 3. Stelle durch das C besetzt. Somit kann das A an die Stelle des Cs, also die 2. Stelle, die frei ist.

4 zeigt, wie erfolgreich eine Evolutionsstrategie mit Selbstadaptation im Vergleich zu einer Evolutionsstrategie mit konstanter Schrittweite sein kann. Der Einsatz von Selbstadaptation ist aber keineswegs auf die Schrittweiten von Evolutionsstrategien beschr¨ankt. Auch f¨ur kombinatorische Probleme k¨onnen wir selbstadaptive Mutation einf¨uhren. Wenn wir die Anzahl der Ausf¨uhrungen k der Inversions-Mutation als Mutationsst¨arke auffassen, k¨onnen wir diesen Parameter k ebenfalls selbstadaptiv einstellen.

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