Agentenbasierte Schwarmintelligenz by Tjorben Bogon

By Tjorben Bogon

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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1 Ein Kombinatorisches Problem P = (S, f ) ist definiert durch: • eine Menge von Variablen X = {x1 , . . , xn }; • eine Menge von Domänen D1 , . . , Dn ; • Bedingungen zwischen den Variablen • eine Funktion f welche minimiert oder maximiert werden soll6 , wobei 6 Des Weiteren werden wir in dieser Arbeit, wie in der Literatur, immer von einer Minimierung ausgehen. 26 2 Künstliche Intelligenz und Optimierung f : D1 × . . × Dn → R+ ; Die Menge aller möglichen Lösungen lautet: S = {s = {(x1 , v1 ), .

Die verschiedenen Arten des Informationsflusses werden Topologie genannt. Die Topologie und die vier Grund-Attribute bilden die Grundstruktur des einzelnen Partikels. Der Ablauf der Optimierung basiert auf den oben genannten Prinzipien. In jedem Evolutionsschritt werden alle Partikel evaluiert. Das bedeutet, dass für jeden Partikel der aktuelle Fitnesswert berechnet wird. Nachdem dies geschehen ist, wird im Vergleich der berechnete Fitnesswert mit der aktuell besten persönlichen Position verglichen2 und im besten Fall ersetzt.

Diese Technik bei einer Dokumenten-Klassifikation [PN10]. Eine weitere Kombination von Metaheuristiken wird von Holden et al. [HF07, HF05, HF06] vorgestellt. Sie nutzen diese Kombination dazu, im Bereich des Data-Mining eine Regel zur Klassifizierung zu berechnen, zu welcher die StandardPSO nur bedingt in der Lage wäre, da sie numerische kombinatorische Probleme löst. Eine PSO wurde von Sousa et al. für Klassifizierungsaufgaben genutzt, allerdings dabei nicht zur Berechnung der Klassifizierungsregel [SSN04].

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