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Organic Computing
| Dozent |
Rolf Wanka |
| Übungsgruppenleiterin |
Sabine Helwig |
| Umfang |
V2 + Ü2,
Studenten der Informatik, der I&K und des
Computational Engineering,
Interessenten anderer
Fächer |
Ort und Zeit der Vorlesung
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Do. 8:30-10:00, 00.153 |
Ort und Zeit der Übung
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Di. 8:30-10:00, E1.11 (Sabine Helwig)
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Prüfungstermine:
Geprüft wird am 9. und 10.Oktober.
Hier ist die Liste der Termine für die Kandiaten.
Übungsblätter:
Beschreibung:
In dieser Vorlesung werden die Prinzipien,
grundlegenden Techniken und erste Analysemethoden des Organic Computing
vorgestellt.
Inhalte:
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.
Im Einzelnen werden behandelt:
- OC-Prinzipien
- Emergenz, Autonomie, Föderation, Selbstorganisation,
...
- OC-Techniken und ihre Analyse
- Particle Swarm Optimization
Zwei interessante Webseiten mit Java-Applets:
- Ameisen-Systeme: Berechnung kürzester Wege und Rundreisen
- Die Small World Hypothesis und das Internet
- OC und Kognition: Gesichtserkennung durch biologisch inspirierte
Bildverarbeitung
- OC in der Nano- und Bioinformatik und weitere Anwendungen
Literatur zum ersten Teil der Vorlesung:
-
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)
- M. Clerc.
Discrete particle swarm optimization.
pdf-File, zip-ed
-
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)
Weitere Literatur:
-
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.
-
P. Mahlmann, Ch. Schindelhauer.
Peer-to-Peer-Netzwerke. Springer, 2007.
(Download beim Springer-Verlag)
-
Karsten Weicker.
Evolutionäre Algorithmen, Teubner, 2. Aufl. 2007.
(Download bei Springerlink)
-
M. Parashar. S. Hariri.
Autonomic Computing - Concepts, Infrastructure, and
Applications.
CRC Press, 2007.
Folien:
Weitere Unterlagen:
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