Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben

2012 | Buch

Bottom-up Modelle, Soft Computing und komplexe Systeme Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

Modellierung komplexer Prozesse durch naturanaloge Verfahren

Soft Computing und verwandte Techniken

verfasst von: Christina Klüver, Jürgen Klüver, Jörn Schmidt

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

Einloggen, um Zugang zu erhalten
insite
SUCHEN

Über dieses Buch

Dieses Lehrbuch ist eine Einführung in die Techniken des sog. Soft Computing und verwandter formaler Methoden. Dargestellt werden Zellularautomaten und Boolesche Netze, Evolutionäre Algorithmen sowie Simulated Annealing, Fuzzy-Methoden, Neuronale Netze und schließlich Hybride Systeme, d. h. Koppelungen verschiedener dieser Techniken. Zu jeder Technik werden Anwendungsbeispiele gegeben. Auf der Basis der Theorie komplexer dynamischer Systeme werden zusätzlich theoretische Grundlagen dargestellt und es wird auf die Gemeinsamkeiten der auf einen ersten Blick sehr heterogenen Techniken hingewiesen. Neu an der zweiten Auflage sind die Darstellungen eines neuartigen evolutionären Algorithmus und eines neuen selbstorganisiert lernenden neuronalen Netzes, die beide von uns entwickelt worden sind. Ebenfalls neu sind verschiedene Anwendungsbeispiele sowie die Einfügung von QR-Codes in den Text, die einen Zugang zu Programmvideos ermöglichen.

Der Leser erhält eine systematische Einführung und Übersicht zu diesen Techniken. Durch die Beispiele wird er geschult, selbst in formalen Modellen zu denken und diese auf seine speziellen Probleme anzuwenden. Dieses Lehrbuch ist für den Einsatz in Lehrveranstaltungen zur Simulation komplexer adaptiver Systeme sowie zur Modellbildung und -theorie in verschiedenen Bereichen geeignet.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter
1. Bottom-up Modelle, Soft Computing und komplexe Systeme
Zusammenfassung
Wenn wir jetzt mit einer notwendigen Bestimmung dessen beginnen müssen, was wir unter „Soft Computing“ verstehen, dann muss – leider nicht nur in diesem Bereich – bedauernd konstatiert werden, dass der Begriff Soft Computing in der Literatur nicht einheitlich gebraucht wird und inhaltlich zum Teil unterschiedlich besetzt ist. Daher folgt zunächst eine Begriffserklärung.
Christina Klüver, Jürgen Klüver, Jörn Schmidt
2. Zellularautomaten und Boolesche Netze
Zusammenfassung
Zellularautomaten und Boolesche Netze sind ein mittlerweile schon fast klassisches Musterbeispiel von bottom-up Modellen, da diese formalen Systeme ausschließlich auf der Basis von lokalen Wechselwirkungen konstruiert werden können. Die einfache Grundlogik dieser Algorithmen lässt sich prinzipiell als eine kombinatorische Erweiterung der binären Aussagenlogik verstehen und somit als ein Modell der einfachsten Grundformen menschlichen Denkens.
Christina Klüver, Jürgen Klüver, Jörn Schmidt
3. Die Modellierung adaptiver Prozesse durch Evolutionäre Algorithmen
Zusammenfassung
Es wurde bereits darauf hingewiesen, dass Zellularautomaten und Boolesche Netze sich besonders gut für die Simulation einfacher selbstorganisierender Prozesse eignen, d. h. Prozesse, bei denen keine Veränderung der Interaktionsregeln stattfindet. Nur in diesem Sinne sind derartige Prozesse natürlich „einfach“. Reale Systeme, wie insbesondere soziale und kognitive, sind jedoch häufig auch in der Lage, sich an Umweltbedingungen anzupassen und ggf. ihre Regeln zu verändern.
Christina Klüver, Jürgen Klüver, Jörn Schmidt
4. Modellierung lernender Systeme durch Neuronale Netze (NN)
Zusammenfassung
Ähnlich wie die evolutionären Algorithmen orientiert sich die Grundlogik der (künstlichen) neuronalen Netze (NN) an biologischen Prozessen, nämlich an den basalen Operationen des Gehirns. Die Funktionsweise des Gehirns ist bis zum heutigen Tage nicht vollständig aufgeschlüsselt worden; das hängt bekanntlich damit zusammen, dass wir es mit einem äußerst komplexen und hochgradig parallel arbeitenden Organ zu tun haben.
Christina Klüver, Jürgen Klüver, Jörn Schmidt
5. Fuzzy-Mengenlehre und Fuzzy-Logik
Zusammenfassung
In der Einleitung und im ersten Kapitel dieser Studie haben wir mehrfach darauf verwiesen, dass die Darstellung der einzelnen Soft Computing Modellierungen sich systematisch an dem im ersten Kapitel erläuterten universalen Modellierungsschema orientiert. Dies ist vor allem deswegen erforderlich, um die offenkundigen Zusammenhänge zwischen den auf einen ersten Blick sehr unterschiedlichen „Basismodellen“ zu verdeutlichen.
Christina Klüver, Jürgen Klüver, Jörn Schmidt
6. Hybridisierungen der Basismodelle
Zusammenfassung
Die allgemeinen Darstellungen sowie die Beispiele für die Basismodelle vor allem der Kapitel 2–4 haben bereits gezeigt, wie leistungsfähig die Verwendung eines der Soft-Computing-Modelle sein kann. Diese Leistungsfähigkeit kann noch erheblich gesteigert werden, wenn man zwei oder mehr der Basismodelle koppelt, also so genannte hybride Systeme konstruiert. In Anwendung des allgemeinen Modellierungsschemas, das wir im ersten Kapitel dargestellt haben, sind damit praktisch der Anwendbarkeit von Soft-Computing-Modellen keine Grenzen gesetzt.
Christina Klüver, Jürgen Klüver, Jörn Schmidt
7. Resümee und Perspektiven
Zusammenfassung
Die Modelle, die in den verschiedenen Kapiteln dargestellt wurden, sollten vor allem die reichhaltigen Verwendungsmöglichkeiten von Soft-Computing-Modellierungen zeigen, wie von uns immer wieder betont wurde. Natürlich müssen für jedes besondere Problem entsprechend spezielle Algorithmen entwickelt werden – Regeln für ZA, Bewertungsfunktionen für evolutionäre Algorithmen, Architekturen neuronaler Netze etc.
Christina Klüver, Jürgen Klüver, Jörn Schmidt
Backmatter
Metadaten
Titel
Modellierung komplexer Prozesse durch naturanaloge Verfahren
verfasst von
Christina Klüver
Jürgen Klüver
Jörn Schmidt
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Electronic ISBN
978-3-8348-2510-0
Print ISBN
978-3-8348-2509-4
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-8348-2510-0

Neuer Inhalt

    Bildnachweise