Swarm Intelligence (SI), formerly Organic Computing (OC) (SI)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Swarm Intelligence (SI), formerly Organic Computing (OC))
(Prüfungsordnungsmodul: Swarm Intelligence)

Lehrveranstaltungen:

• • Swarm Intelligence (SI), formerly Organic Computing (OC)
    (Vorlesung, 2 SWS, Rolf Wanka, Do, 12:15 - 13:45, K1-119 Brose-Saal)
  • Übungen zu Swarm Intelligence
    (Übung, 2 SWS, Matthias Kergaßner)

Inhalt:

Unter Swarm Intelligence (SI) 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.

Lernziele und Kompetenzen:

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:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)
   (Po-Vers. 2013 | TechFak | Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtbereich Informatik | Wahlpflichtbereich Informatik | Swarm Intelligence)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Swarm Intelligence (Prüfungsnummer: 45001)

Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet, 5 ECTS

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Prüfungssprache: Englisch

Erstablegung: SS 2021, 1. Wdh.: WS 2021/2022

1. Prüfer:

Rolf Wanka

Termin: 31.07.2021, 09:00 Uhr, Ort: H 7 TechF
Termin: 13.04.2022, 11:00 Uhr, Ort: BASPH
Termin: 06.08.2022
Termin: 06.08.2022