Multifunktionalität rekurrenter neuronaler Netze


Synthese und Analyse nichtlinearer Kontrolle autonomer Roboter

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Autor/en:
M. Hülse
Umfang:
216
EAN/ISBN:
978-3-89838-306-6
Band:
306
Ausgabe:
softcover
Buchreihe:
Dissertationen zur Künstlichen Intelligenz
Kategorien:
Buch
Informatik
Künstliche Intelligenz
Dissertationen zur Künstlichen Intelligenz
Deutsch
Gesamtverzeichnis AKA Verlag
Preis:
50,00 €
inkl. 7% MwSt.
Die Optimierung künstlicher neuronaler Netze genutzt als Verhaltenssteuerung autonomer Robotersysteme ist eine etablierte Strategie in Forschung und Entwicklung. Weniger Aufmerksamkeit liegt jedoch auf der Analyse resultierender verhaltensrelevanter Mechanismen. Dies, obwohl uns die künstliche Evolution, ähnlich der biologischen, ein unerschöpfliches und inspirierendes Reservoir an genialen Lösungen bereitstellt, die richtigen Randbedingungen, wie z.B. das Zulassen rekurrenter Verknüpfungen, vorausgesetzt. Basierend auf einer formalen Beschreibung rekurrenter neuronaler Netze als sensor-getriebene parametrisierte dynamische Systeme beleuchtet diese Arbeit Mechanismen, welche der evolutionären Entwicklung und der finalen Generierung multifunktionaler Verhaltensmuster autonomer Roboter zu Grunde liegen. Anhand systematischer Strukturevolutionsexperimente werden Randbedingungen für die inkrementelle Evolution multifunktionaler Verhaltensteuerung abgeleitet. Repräsentative Beispiele zeigen auf, wie nichttriviale Dynamiken, basierend auf qualitativ verschiedenen Attraktoren, verschiedene Verhaltensmuster hervorbringen und welche Phänomene sich aus der Wirkungsweise der sensomotorischen Schleife ergeben. Das Gesamtbild der Experimente erlaubt Schlussfolgerungen zum Skalierbarkeitsproblem der Evolutionären Robotik und zur Analyse komplexer neuronaler Verhaltensteuerungen, seien es nun künstliche oder biologische.