Computational Intelligence in der Automation
Computational Intelligence in der Automatisierung
Prof. Dr.-Ing. Andreas Kroll
Beschreibung:
"Computational Intelligence" fasst eine Reihe von an die Natur angelehnten Berechnungsmethoden zusammen, die zur Lösung von Problemen dienen, die mit klassischen Methoden nicht oder nur schwierig zu lösen sind. Die Vorlesung führt in die Teilgebiete
- Fuzzy-Logik und Fuzzy-Systeme,
- Künstliche Neuronale Netze und
- Evolutionäre Algorithmen und
- Schwarmintelligenz und künstliche Immunsysteme
ein. Es werden jeweils grundlegenden Konzepte und Algorithmen eingeführt und Beispiele für deren praktische Anwendung beschrieben.
Gliederung:
| Teil | Beschreibung |
| 0 | Ziele, Hintergrund, Kursübersicht, Organisatorisches |
| 1 | Einführung |
| 1a | Bionik |
| 1b | Computational Intelligence |
| 2 | Fuzzy-Logik und Fuzzy-Systeme |
| 2a | Grundlagen |
| 2b | Mustererkennung / Clusterung |
| 2c | Modellbildung |
| 2d | Regelung |
| 2e | Anwendungsbeispiele |
| 3 | Künstliche Neuronale Netze |
| 3a | Grundlagen |
| 3b | Multi-Layer-Perceptron-Netze |
| 3c | Radialbasisfunktions-Netze |
| 3d | Selbstorganisierende Karten |
| 3e | Neuro-Fuzzy-Systeme |
| 3f | Anwendungsbeispiele |
| 4 | Evolutionäre Algorithmen |
| 4a | Grundlagen |
| 4b | Genetische Algorithmen |
| 4c | Evolutionäre Strategien |
| 4d | Genetisches Programmieren |
| 4e | Anwendungsbeispiele |
| 5 | Hybride CI-Systeme |
| 6 | Realisierungsaspekte und Tools |
| 7 | Schwarmintelligenz & künstliche Immunsysteme |
Leistungsnachweis:
Je nach Teilnehmerzahl, Klausur oder mündliche Prüfung.