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Modulverantwortliche/r: Rolf Wanka
Lehrende:
Rolf Wanka
Start semester: |
SS 2018 | Duration: |
1 semester | Cycle: |
jährlich (SS) |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Language: |
Deutsch oder Englisch |
Lectures:
Inhalt:
Unter Organic Computing (OC) versteht man den Entwurf und den Einsatz von selbst-organisierenden Systemen, die sich den jeweiligen Umgebungsbedürfnissen dynamisch anpassen. Diese Systeme zeichnen sich dadurch aus, dass sie die sog. Self-*-Eigenschaft besitzen, d.h. sie sind selbst-konfigurierend, selbst-optimierend, selbst-heilend, selbst-schützend, selbst-erklärend, ...
Als Vorbild für solche technischen Systeme werden Strukturen und Methoden biologischer und anderer natürlicher Systeme gewählt.
Content:
Principles of OC
o Self- Properties, Emergence, Autonomy,...
Techniques for OC and their Analysis o Particle Swarm Optimization
o Ant Colony Optimization
o Search Engine Algorithms and Measuring Emergence
o Genetic Algorithms
Peer-to-Peer Networks as an Example of an OC System
Lernziele und Kompetenzen:
The students learn the characteristics of OC systems and bioinspired
optimization methods. They know concrete details of
bio-inspired optimization, can name examples and can identify
application areas. They can solve new problems by
transferring their OC knowledge. They can identify the
problem’s structure and find successful solution approaches.
- Fachkompetenz
- Wissen
- Lernende können Wissen abrufen und wiedergeben. Sie kennen konkrete Einzelheiten wie Begriffe, Definitionen, Fakten, Regeln, Theorien, Merkmale, Kriterien, Abläufe. Sie lernen den Begriff des Organic Computings von anderen Paradigmen zu unterscheiden.
- Verstehen
- Lernende können Beispiele anführen und Aufgabenstellungen interpretieren.
- Anwenden
- Lernende können ein neues Problem wie z.B. Ranking-Erstellung durch Transfer des Wissens lösen.
- Analysieren
- Lernende können ein Problem in einzelne Teile zerlegen und so die Struktur des Problems verstehen.
- Sozialkompetenz
- Fähigkeit und Bereitschaft, zielorientiert mit anderen zusammenzuarbeiten.
Literatur:
- Ch. Müller-Schloer, Ch. von der Malsburg, R. P. Würt. Organic Computing. Informatik-Spektrum, Band 27, Nummer 4, S. 332-336. (LINK)
I. C. Trelea. The particle swarm optimization algorithm: convergence analysis and parameter selection. Information Processing Letters 85 (2003) 317-325. (LINK)
J. M. Kleinberg. Authoritative sources in a hyperlinked environment. Journal of the ACM 46 (1999) 604-632. (LINK)
M. Dorigo. V. Maniezzo. A Colorni. Ant system: an autocatalytic optimizing process. Technical Report 91-016, Politecnico di Milano, 1991. (LINK)
A. Badr. A. Fahmy. A proof of convergence for Ant algorithms. Information Sciences 160 (2004) 267-279.
M. Clerc. J. Kennedy. The particle swarm - Explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 8 (2002) 58-73.
Bemerkung:
Auch für CE
Weitere Informationen:
www: https://www.cs12.tf.fau.de/lehre/lehrveranstaltungen/vorlesungen/organic-computing/
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
- Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)
(Po-Vers. 2016s | TechFak | Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science) | Schwerpunkte im Masterstudium | Schwerpunkt Eingebettete Systeme | Wahlpflichtmodule | Wahlpflichtmodul aus INF im Schwerpunkt Eingebettete Systeme)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "123#67#H", "Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)", "Informatik (Bachelor of Arts (2 Fächer))", "Informatik (Bachelor of Science)", "Informatik (Master of Science)", "Mathematik (Bachelor of Science)", "Medizintechnik (Master of Science)" verwendbar. Details
Studien-/Prüfungsleistungen:
Organic Computing (Prüfungsnummer: 39701)
(englischer Titel: Organic Computing)
- Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet, 5 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- Erstablegung: SS 2018, 1. Wdh.: WS 2018/2019, 2. Wdh.: keine Wiederholung
- Termin: 28.07.2018, 10:00 Uhr, Ort: H 11
Termin: 11.04.2019, 14:00 Uhr, Ort: Tentoria
Termin: 10.08.2019, 10:00 Uhr, Ort: H 12
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