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Schwarmintelligenz - Kollaborative Algorithmen und verteilte Problemlösung in der Robotik - cover
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Schwarmintelligenz - Kollaborative Algorithmen und verteilte Problemlösung in der Robotik

Fouad Sabry

Tradutor Daniel Hueber

Editora: Eine Milliarde Sachkundig [German]

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Sinopse

Schwarmintelligenz-Führt das Konzept des kollektiven Verhaltens in dezentralen Systemen ein, das für das Verständnis der Multiagentenrobotik von entscheidender Bedeutung ist.
 
Genetischer Algorithmus-Erforscht evolutionäre Prinzipien, die auf die Problemlösung angewendet werden, ein Eckpfeiler der Optimierungstechniken in der Robotik.
 
Evolutionärer Algorithmus-Befasst sich mit der Evolution von Algorithmen zur iterativen Verbesserung von Lösungen, was für autonome Robotersysteme von entscheidender Bedeutung ist.
 
Schwarmverhalten-Untersucht, wie Schwarmsysteme funktionieren und zusammenarbeiten, was für die Erstellung reaktionsfähiger Roboternetzwerke von entscheidender Bedeutung ist.
 
Evolutionäre Berechnung-Hebt Berechnungsstrategien hervor, die von der biologischen Evolution inspiriert sind und die Anpassungsfähigkeit von Robotern verbessern.
 
Partikelschwarmoptimierung-Stellt eine populationsbasierte Methode vor, die von natürlichen Systemen inspiriert ist und sich ideal zum Lösen komplexer Optimierungsprobleme in der Robotik eignet.
 
Boids-Erörtert Schwarmalgorithmen zum Simulieren natürlichen Gruppenverhaltens, die Schwarmrobotik für koordinierte Bewegungen beeinflussen.
 
Ameisenkolonie-Optimierungsalgorithmen-Zeigt, wie das Futtersuchverhalten von Ameisen einen Rahmen zum Lösen von Routing- und Optimierungsproblemen in der Roboternavigation bietet.
 
Metaheuristik-Erforscht hochrangige Problemlösungsstrategien und erweitert die Fähigkeiten der Robotik durch Verfeinerung von Optimierungsprozessen.
 
Marco Dorigo-Konzentriert sich auf die Arbeit von Marco Dorigo, Pionierforschung im Bereich Schwarmintelligenz, die einen wichtigen Einfluss auf die Evolution der Robotik hatte.
 
Computergestützte Intelligenz-Untersucht die Rolle der KI in der Robotik und zeigt, wie Computertechniken Robotern das autonome Denken und Lernen ermöglichen.
 
Stochastische Diffusionssuche-Führt zufällige Suchstrategien zur Optimierung ein, ein wesentliches Werkzeug für autonome Entscheidungsfindung in der Robotik.
 
Ameisenrobotik-Erforscht die Anwendung der Ameisenkolonieoptimierung in Robotersystemen und betont die Effizienz in der Schwarmrobotik.
 
Firefly-Algorithmus-Enthüllt den von Firefly inspirierten Optimierungsalgorithmus und zeigt sein Potenzial in der dynamischen und Echtzeit-Robotersteuerung.
 
Metaoptimierung-Befasst sich mit der Verbesserung der Optimierungsalgorithmen selbst, die für die Leistungssteigerung von Robotersystemen von entscheidender Bedeutung sind.
 
Fly-Algorithmus-Konzentriert sich auf einen bioinspirierten Optimierungsalgorithmus und erweitert das Toolkit zur Lösung komplexer Robotersteuerungsaufgaben.
 
Tabelle der Metaheuristiken-Bietet eine umfassende Referenz zu metaheuristischen Algorithmen, einer wichtigen Ressource zur Optimierung von Robotersystemen.
 
Maurice Clerc (Mathematiker)-Hebt die Beiträge von Maurice Clerc hervor und vertieft das Verständnis der Rolle der Partikelschwarmoptimierung in der Robotik.
 
Atulya Nagar-Konzentriert sich auf Atulya Nagars Arbeit im Bereich der Computerintelligenz und untersucht deren Relevanz für die Entscheidungsfindung und Anpassungsfähigkeit von Robotern.
 
Genetische Programmierung-Stellt genetische Programmierung als Möglichkeit zur Entwicklung von Lösungen für Robotersysteme vor und ebnet den Weg für die autonome Entwicklung.
Disponível desde: 29/12/2024.
Comprimento de impressão: 213 páginas.

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