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Fundamente der Computational Intelligence (Vorlesung)

Wintersemester 2005/06. Fundamente der Computational Intelligence (Vorlesung). Prof. Dr. Günter Rudolph Fachbereich Informatik Lehrstuhl für Algorithm Engineering. Kapitel 4: Schwarm-Intelligenz. Inhalt. Partikelschwarm Ameisenalgorithmen. Kapitel 4: Schwarm-Intelligenz: PSO.

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Fundamente der Computational Intelligence (Vorlesung)

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Presentation Transcript

  1. Wintersemester 2005/06 Fundamente der Computational Intelligence (Vorlesung) Prof. Dr. Günter Rudolph Fachbereich Informatik Lehrstuhl für Algorithm Engineering

  2. Kapitel 4: Schwarm-Intelligenz Inhalt • Partikelschwarm • Ameisenalgorithmen Rudolph: FCI (WS 2005/06) ● Kap. 4: Schwarmintelligenz

  3. Kapitel 4: Schwarm-Intelligenz: PSO PSO: Particle Swarm Optimization Kennedy & Eberhart (1995) Metapher: Vogelschwärme, Fischschwärme auf Nahrungssuche Abstraktion: Partikelschwärme auf der Suche nach Optima Prinzipien: • Bewertung der aktuellen Situation • Vergleich mit anderen Partikeln • Imitation des Verhaltens erfolgreicher Partikel Rudolph: FCI (WS 2005/06) ● Kap. 4: Schwarmintelligenz

  4. Kapitel 4: Schwarm-Intelligenz: PSO Standardversion Rudolph: FCI (WS 2005/06) ● Kap. 4: Schwarmintelligenz

  5. Kapitel 4: Schwarm-Intelligenz: PSO Rudolph: FCI (WS 2005/06) ● Kap. 4: Schwarmintelligenz

  6. Kapitel 4: Schwarm-Intelligenz: PSO Varianten: ohne explizite Geschwindigkeit V X‘ = X + C1 (B – X) + C2 (BG – X) wobei C1 und C2 Zufallsvariable aus statischer Mittelwerttheorie am Ende der Suche: die Träger von C1 und C2 sind beschränkt auf bestimmte Intervalle → zweifelhaft! R. Krohling: Ci invers Gaussverteilt, Gammaverteilt, … Theorie: in den Kinderschuhen … Rudolph: FCI (WS 2005/06) ● Kap. 4: Schwarmintelligenz

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