Genetische Lernverfahren und Multiagentensysteme

Genetische Lernverfahren können zur Entwicklung von§besonders komplexen Algorithmen, wie das Laufen§lernen von Robotern, verwendet werden. Aber können§sie auch zum Ermitteln von optimalen Kombinationen§verschiedener Elemente eingesetzt werden? Der Autor§Christian Maschmann gibt einführend einen Überblick§über die Grundlagen genetischer Algorithmen und ihrer§verschiedenen Selektions- und Mutationsverfahren,§sowie (Multi-)Agentensystemen, um anschließend die§Frage exemplarisch und experimentell beantworten zu§können. Dabei wird versucht eine marktwirtschaftliche§Simulation - in Form eines Multiagentensystems - mit§verschiedenen Akteuren (Agenten), die§unterschiedliche Charaktere besitzen, zu optimieren.§Die Optimierung zielte dabei auf einen maximalen und§unter den Akteuren ausgewogen verteilten Gewinn ab.§Es wird der Ablauf der Arbeit von den Grundlagen über§Analyse, Design und Realisierung bis zur Evaluation§und Ausblick behandelt. Das Buch richtet sich an§alle, die einen praktischen Einstieg in die§genetischen Lernverfahren im Bereich der künstlichen§Intelligenz suchen.