Fundamente der Computational Intelligence

Vorlesung und Übung am Mittwoch (17.01.07) fallen aus.

Das Gebiet der Computational Intelligence (CI) könnte man auch mit 'Bionik in der Informatik' umschreiben, da wir uns hier mit der informatik-gerechten technischen Umsetzung und Anwendung von Prinzipien natürlicher (d.h. meist biologischer) Systeme beschäftigen:

• Fuzzy Systeme
• Evolutionäre Algorithmen
• Schwarm-Intelligenz
• Künstliche Neuronale Netze
• Künstliche Immunnetzwerke

Ziele dieser Vorlesung sind das Verständnis der Grundkonzepte der CI, der Fähigkeit zur Einschätzung, wann der Einsatz von CI-Methoden sinnvoll ist und wann nicht, sowie (in den Übungen) praktische Erfahrungen bei der Entwicklung und Anwendung von CI-Methoden. Neben der Vorstellung der Methoden werden Anwendungsmuster im Bereich der Modellierung, Steuerung, Optimierung und Klassifikation behandelt.

Diese Veranstaltung dient als Grundlage für vertiefende Theorievorlesungen sowie als Ausgangspunkt für Diplomarbeiten im Bereich CI.

6. Computational Intelligence & Natural Computing
7. Intelligente Systeme

• Webseiten zur Übung

MI	18.10.06:	Präludium und Einleitung
MO	23.10.06:	Fuzzy Mengen (Teil 1)
MI	25.10.06:	Fuzzy Mengen (Teil 2)
MO	30.10.06:	Fuzzy Relationen
MI	01.11.06:	ausgefallen (Feiertag)
MO	06.11.06:	Fuzzy Logik
MI	08.11.06:	Approximatives Schliessen
MO	13.11.06:	Fuzzy Regelung
MI	15.11.06:	ausgefallen
MO	20.11.06:	Evolutionäre Algorithmen: Einführung
MI	22.11.06:	EA in binären Suchräumen
MO	27.11.06:	EA in kontinuierlichen Suchräumen: Konvergenz(-raten)
MI	29.11.06:	EA in kontinuierlichen Suchräumen: Schrittweitensteuerungen
MO	04.12.06:	EA: Design und Test
MI	06.12.06:	EA ganzzahligen Suchräumen; EDAs, PBIL & Co.
MO	11.12.06:	EA: Parametertuning mit SPO
MI	13.12.06:	EA: Mehrkriterielle Optimierung
MO	18.12.06:	SI: Ameisenalgorithmen
MI	20.12.06:	SI: Ameisenalgorithmen und Partikelschwarmverfahren
MO	08.01.07:	NN: MCP-Neuron & Perzeptron
MI	10.01.07:	NN: SLP-Lernverfahren; Einführung MLP
MO	15.01.07:	NN: Lernverfahren für MLPs
MI	17.01.07:	fällt aus

• Neuronale Netze:
  
  
  1. M. Anthony und P.L. Bartlett: Neural Network Learning: Theoretical Foundations, Cambridge University Press, Cambridge (UK), 1999.
  2. M.H. Hassoun: Fundamentals of Artificial Neural Networks, MIT Press, Cambridge (MA), 1995.
  
  
• Evolutionäre Algorithmen
  
  
  3. A.E. Eiben und J.E. Smith: Introduction to Evolutionary Computing, Springer, Berlin, 2003.
  4. C.R. Reeves und J.E. Rowe: Genetic Algorithms - Principles and Perspectives, Kluwer, Boston (MA), 2003.
  
  
• Fuzzy Systeme
  
  
  5. G.J. Klir und B. Yuan: Fuzzy Sets and Fuzzy Logic, Prentice Hall, 1995.
  6. H. Thiele: Einführung in die Fuzzy Logik, Skript zur Vorlesung, Universität Dortmund, 1999.
  
  
• Schwarmintelligenz
  
  
  7. M. Dorigo und T. Stützle: Ant Colony Optimization, MIT Press, Cambridge (MA), 2004.
  
  
• Künstliche Immunsysteme