Dieses Buch behandelt zentrale Themen des Operations Research und der Künstlichen Intelligenz und zeigt deren enge Verknüpfung auf. Neben klassischen Bereichen wie der Linearen Optimierung, der Graphentheorie und der Kombinatorischen Optimierung werden naturanaloge heuristische Verfahren vorgestellt und die Multiagententechnologie, die ein bedeutendes Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz darstellt, behandelt. Hierbei werden sowohl autonome Agenten, die bei der Lösung verteilter Probleme zusammenarbeiten, als auch die Zusammenarbeit der Agenten mit Hilfe von Verfahren aus dem Operations Research optimiert.
Überblick über die behandelten Themenfelder: Lineare Optimierung, Graphentheorie, Kombinatorische Optimierungsprobleme, Ameisenalgorithmen, Genetische Algorithmen, Agenten-basierte Verhandlungen und Schwarmintelligenz.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Buch behandelt zentrale Themen des Operations Research und der Künstlichen Intelligenz und zeigt deren enge Verknüpfung auf. Neben klassischen Bereichen wie der Linearen Optimierung, der Graphentheorie und der Kombinatorischen Optimierung werden naturanaloge heuristische Verfahren vorgestellt und die Multiagententechnologie, die ein bedeutendes Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz darstellt, behandelt. Hierbei werden sowohl autonome Agenten, die bei der Lösung verteilter Probleme zusammenarbeiten, als auch die Zusammenarbeit der Agenten mit Hilfe von Verfahren aus dem Operations Research optimiert.
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Überblick über die behandelten Themenfelder: Lineare Optimierung, Graphentheorie, Kombinatorische Optimierungsprobleme, Ameisenalgorithmen, Genetische Algorithmen, Agenten-basierte Verhandlungen und Schwarmintelligenz.
Aktualisiert: 2023-06-02
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Ameisen organisieren Städtereisen und ein Computer spielt Schach - wie es geht, das zeigt dieses Buch.
Für Programmierer, die bereits erste Erfahrungen gesammelt haben, wird ein breites Spektrum an Problemlösungsstrategien anhand konkreter und verständlicher Beispiele vorgestellt.
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Christian Ullrich entwickelt ein Framework, das es ermöglicht, mit vergleichsweise geringem Aufwand qualitativ hochwertige Experimentierumgebungen zu erstellen. Er analysiert verschiedene Lernsettings zur Vermittlung von Problemlösefähigkeit, arbeitet die Lernsetting-unabhängigen Struktur- und Verhaltensaspekte heraus und spezifiziert das Framework und seine Schnittstellen zur Integration von Simulationswerkzeugen und Auswertungsalgorithmen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-05-02
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Aktualisiert: 2023-04-04
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