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Ein Beitrag zur erfahrungsbasierten Selbstoptimierung einer Menge technisch homogener fahrerloser Fahrzeuge / Peter Scheideler. 2006
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Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Einleitung
Probleme der erfahrungsbasierten Selbstoptimierung einer Men
Die Domäne der fahrerlosen Fahrzeuge
Einordnung in den Bereich der technischen Systeme
Die mechatronische Struktur
Kooperationsarten
Generierung einer erfahrungsbasierten Selbstoptimierung
Wissensrepräsentation einer Domäne
Wissensrepräsentation einer Domäne durch Ontologien
Verständigungsprobleme bei heterogenen Ontologien
Auflösung der Verständigungsprobleme
Erfahrungsakquisition
Möglichkeiten der Erfahrungsakquisition
Simulationsgestützte Erfahrungsakquisition
Erfahrungsbasierte Selbstoptimierung aufgrund veränderter Ve
Verhaltensweisen eines Fahrzeugs
Verhaltensweisen der MFM-Ebene
Verhaltensweisen der AMS-Ebene
Methodische Ansätze zur Auswahl geeigneter Verhaltensweisen
Auswahl geeigneter Lernverfahren zur Verbesserung der Verhal
Exploration versus Exploitation
Anforderung
Anforderungen an die Beschreibung des Domänenwissens
Anforderungen an die Auflösung von Verständigungsproblemen
Anforderungen an die Methodik zur Auswahl geeigneter Verhalt
Stand der Technik
Ansätze zur Wissensrepräsentation einer Domäne
Deklarative Wissensrepräsentation
Objekt-Attribut-Wert-Tripel
Ansätze im Bereich der semantischen Netze
Prädikatenlogik
Prozedurale Wissensrepräsentation
Regelbasierte Systeme
Framebasierte Ansätze
Wissensrepräsentation im mathematisch-physikalischen Umfeld
Ansätze zur Auflösung von Verständigungsproblemen
Ansätze im Bereich des Mergens von Ontologien
Ansätze im Bereich des Mappens von Ontologien
Übersetzungen mittels einer Basisontologie
Ansätze zur Generierung einer erfahrungsbasierten Selbstopti
Explorationsverfahren zur Generierung neuer Erfahrungen
Exploration mittels Suchverfahren
Uninformierte Suchverfahren
Informierte Suchverfahren
Exploration mittels quantitativer Methoden
Exploration mittels genetischer Algorithmen
Ansätze zur erfahrungsbasierten Selbstoptimierung der Verhal
Instanzbasiertes Lernen
Case-Based Reasoning
Verteiltes Case-Based Reasoning
Zielsetzung
Entwicklung einer Basisontologie zur Wissensrepräsentation e
Übertragung von Erfahrungen aus heterogenen Wissensbasen
Generierung einer erfahrungsbasierten Selbstoptimierung
Konzeption zur erfahrungsbasierten Selbstoptimierung einer M
Wissensrepräsentation der Domäne
Entwicklung der Slots
Relationale Slots
Deskriptive Slots
Prozedurale Slots
Entwicklung der Klassen und deren Taxonomie
Die Klasse System
Die Klasse Material
Die Klasse Einheit
Die Klasse Physikalische Einheit
Die Klasse Monetäre Einheit
Die Klasse Größe
Die Klasse Raum
Die Klasse Richtung
Die Klasse Zustand
Die Klasse Aktivität
Die Klasse Verhalten
Auflösung von Konflikten bei heterogenen Wissensbasen
Auflösung der Integrationsproblematik
Grundlagen des SCOUT-Algorithmus
Umsetzung des SCOUT-Algorithmus
Generierung einer erfahrungsbasierten Selbstoptimierung
Allgemeiner Ansatz
Gesamtkostenfunktion
Identifikation der Explorationsstrategien
Erfahrungsbasierte Selbstoptimierung der MFM-Ebene
Der Explorationsalgorithmus
Ergebnisse des Explorationsalgorithmus
Erfahrungsbasierte Selbstoptimierung der AMS-Ebene
Der Explorationsalgorithmus
Ergebnisse des Explorationsalgorithmus
Bewertung der Explorationsstrategien
Realisierung
MFM-Ebene
AMS-Ebene
Zusammenfassung und Ausblick
Literaturverzeichnis
Anhang
Die Basisontologie
Klassenstruktur
Die Slots
Der SCOUT-Algorithmus
Die Variablen
Der Pseudo-Code
Protégé-2000
Klassen und Instanzen
Slots
Facetten
Resource Description Framework (RDF)
RDF-Datenmodell und -Syntax
Das RDF-Schema
Prolog
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