Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Swarm Intelligence

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Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Swarm Intelligence - Cheatsheet
Swarm Intelligence - Cheatsheet Selbstorganisation und dezentrale Steuerung Definition: Konzepte der Schwarmintelligenz, bei denen Individuen lokal agieren und durch einfache Regeln ohne zentrale Steuerung global geordnete Muster entstehen. Details: Dezentrale Steuerung: Individuen handeln basierend auf lokal verfügbaren Informationen, nicht auf globalen Einsichten. Selbstorganisation: Entstehung ...

Swarm Intelligence - Cheatsheet

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Swarm Intelligence - Exam
Swarm Intelligence - Exam Aufgabe 1) Betrachte ein Modell zur Simulation des Verhaltens eines Fischschwarms. Jede Einheit (Fisch) in diesem Schwarm beachtet die folgenden einfachen Regeln: 1) Beweg dich in Richtung des Mittelpunktes deiner Nachbarn (Kohäsion). 2) Vermeide Kollisionen mit deinen Nachbarn (Separation). 3) Stimmen deine Geschwindigkeit und Richtung mit deinen Nachbarn überein (Alignm...

Swarm Intelligence - Exam

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Was ist das Konzept der dezentralen Steuerung in der Schwarmintelligenz?

Welche Rolle spielt positive Rückkopplung in selbstorganisierten Systemen?

Nennen Sie ein mathematisches Werkzeug, das zur Beschreibung von Schwärmen verwendet wird.

Was sind mathematische Modelle in Schwärmen?

Welche Simulationstechniken werden in Schwärmen verwendet?

Welche Gleichungen beschreiben die lokale Interaktion in Schwärmen?

Was inspiriert das Particle Swarm Optimization (PSO)?

Welche Formel beschreibt die Positionsaktualisierung im PSO?

Nenne die Schlüsselparameter des PSO.

Was ist Partikelschwarmoptimierung (PSO)?

Welche Parameter sind wichtig bei der PSO?

Wie erfolgt die Positions- und Geschwindigkeitsaktualisierung in der PSO?

Was ist die Grundidee hinter Ameisenalgorithmen?

Was beschreibt die Pheromonaktualisierungsregel?

Nennen Sie ein Beispiel für einen Ameisenalgorithmus.

Was verwenden Ameisenalgorithmen zur Informationsweitergabe?

Was sind die Hauptmechanismen der genetischen Algorithmen?

In welchen Bereichen wird der Ameisenalgorithmus häufig eingesetzt?

Was ist die Funktion von Ameisenalgorithmen in der Algorithmischen Umsetzung kollektiver Verhaltensweisen von Tieren?

Wofür werden Schwarmalgorithmen im Bereich der Informatik verwendet?

Welche Methode wird zur mathematischen Modellierung kollektiver Verhaltensweisen angewendet?

Was ist der Einsatz der Schwarmintelligenz in der Industriesteuerung und Logistik?

Welcher Algorithmus wird häufig zur Wegfindung und Optimierung in der Anwendung der Schwarmintelligenz genutzt?

Wie verbessert die dezentrale Steuerung die Fehlerresistenz in der Anwendung der Schwarmintelligenz?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Swarm Intelligence an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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Grundlagen der Schwarmintelligenz

Lerne die grundlegenden Prinzipien und Theorien der Schwarmintelligenz kennen, die als kollektives Verhalten vieler individueller Agenten verstanden wird.

  • Definition und Geschichte der Schwarmintelligenz
  • Zentrale Konzepte: Selbstorganisation und Dezentrale Steuerung
  • Vergleich zu traditionellen, zentralisierten Systemen
  • Fallstudien: Natürliche und künstliche Schwärme
  • Mathematische Modelle und Simulationstechniken
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Optimierungsverfahren

Vertiefe Dich in verschiedene Optimierungsverfahren, die oft von der Schwarmintelligenz inspiriert sind, und lerne ihre Anwendungen und Grenzen kennen.

  • Grundlagen der Optimierung
  • Vergleich zwischen deterministischen und stochastischen Methoden
  • Verfahren der Schwarmintelligenz zur Optimierung
  • Anwendungen in der Industriesteuerung
  • Fallbeispiele und Praxisübungen
Karteikarten generieren
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Partikelschwarmoptimierung

Erfahre mehr über die Partikelschwarmoptimierung (PSO), ein innovatives Verfahren zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

  • Grundprinzipien der PSO
  • Mathematische Formulierung der Partikelschwarmoptimierung
  • Implementierung und Pseudocode
  • Vergleich von PSO mit anderen Optimierungsverfahren
  • Anwendung der PSO in realen Problemlösungen
Karteikarten generieren
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Ameisenalgorithmen

Erkunde die Funktionsweise und Anwendungen von Ameisenalgorithmen, die von den Futtersuchstrategien von Ameisen inspiriert sind.

  • Biologische Grundlagen: Verhalten von Ameisenkolonien
  • Mathematische Modellierung der Ameisenalgorithmen
  • Optimierungsaufgaben und ihre Lösungen durch Ameisenalgorithmen
  • Vergleich zu genetischen Algorithmen und anderen heuristischen Methoden
  • Anwendungsbereiche: Logistik, Routing, und Netzwerkdesign
Karteikarten generieren
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Kollektives Verhalten von Tieren

Verstehe das kollektive Verhalten von Tieren und seine Parallelen zur Schwarmintelligenz, und wie diese Erkenntnisse für technische Anwendungen genutzt werden können.

  • Verhaltensmodelle von Insekten, Vögeln und Fischen
  • Mechanismen der Kommunikation und Koordination
  • Algorithmische Umsetzung kollektiver Verhaltensweisen
  • Reale Beispiele und Simulationen
  • Übertragung biologischer Prinzipien auf technische Systeme
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Swarm Intelligence an der Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Swarm Intelligence' der Universität Erlangen-Nürnberg vermittelt Dir fundiertes Wissen im Bereich der Schwarmintelligenz. In diesem Kurs lernst Du die theoretischen Grundkonzepte sowie die praktischen Anwendungen kennen, die in verschiedenen Wissenschafts- und Industriebereichen relevant sind. Die Vorlesung ist Teil des Informatikstudiums und wird durch praxisorientierte Übungen ergänzt, die es Dir ermöglichen, das Erlernte direkt anzuwenden.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Studienleistungen: Bewertung erfolgt anhand einer schriftlichen Prüfung am Ende des Semesters sowie durch regelmäßige Abgaben von Übungsblättern während des Semesters.

Angebotstermine: Der Kurs wird sowohl im Wintersemester als auch im Sommersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen der Schwarmintelligenz, Optimierungsverfahren, Partikelschwarmoptimierung, Ameisenalgorithmen, Kollektives Verhalten von Tieren, Anwendungen in Robotik und Netzwerken

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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