Agentenbasierte Schwarmintelligenz - download pdf or read online

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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Um dies zu gewährleisten, werden Metaheuristiken genutzt, welche durch logische Schlussfolgerung und unter Betrachtung von Verläufen der laufenden Optimierung, Rückschlüsse auf das zu lösende Problem berechnen. Dieses Betrachten der Vergangenheit und Reagieren auf generiertes Wissen lässt Metaheuristiken Lösungen effizienter generieren und berechnen. Kombinatorische Probleme können angelehnt an Blum und Rolli [BR03] und Papadimitriou et al. 1 Ein Kombinatorisches Problem P = (S, f ) ist definiert durch: • eine Menge von Variablen X = {x1 , .

Das Ergebnis ist, dass sich die erste Art der Kombination als am effizientesten herausgestellt hat, allerdings alle Kombinationen effizienter als die Standard-PSO waren. Es zeigt sich, dass eine Kombination von Metaheuristiken eine Idee ist, welche weiterverfolgt werden sollte. Was bei der Arbeit außer Betracht gelassen wurde, ist der Rechenaufwand, welcher höher liegt, als bei einer einzelnen PSO. Angewendet haben Premelatha et al. diese Technik bei einer Dokumenten-Klassifikation [PN10]. Eine weitere Kombination von Metaheuristiken wird von Holden et al.

3 Metaheuristiken 27 Blum et al. [BR03] fassen die Definitionen zusammen und beschreiben Metaheuristiken als Strategie die einen Suchprozess unterstützt und leitet, nicht deterministisch und problemspezifisch ist, lokale Minima vermeiden sollte und domänenspezifisches Wissen nutzt um eine gute Lösung zu berechnen. Ein großes Problem bei Metaheuristiken ist die Abwägung, den Suchraum zu durchlaufen oder aber spezifisch genauer zu untersuchen. In der Literatur wird dies als Exploration und Fokussierung (Exploitation) beschrieben.

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