Emergent Computing

Lecturers:Kókai, G.; Helwig, S.
Coverage:2 SWS (4 ECTS)
Prerequisites:

Anmeldung: per Email sabine.helwig@informatik.uni-erlangen.de
Das Seminar findet je nach Teilnehmerzahl wöchentlich oder als Blockseminar statt.
Scheinkriterien: Folgende Scheinkriterien sind zu erfüllen:

  • Ein mindestens 50, maximal 70 minütiger Vortrag
  • Erstellen einer Ausarbeitung (Handout) mit den wesentlichen Punkten des Vortrags (keine bloßen Folienkopien, 5-8 Seiten)
Dates & location:
  • Block course from January 18, 2008 until January 19, 2008, 10:15 - 16:00, 05.150
Literature:

P. van Laarhoven: Simulated Annealing
J. Kennedy und R. Eberhart: Swarm Intelligence
K. Veeramachaneni, L. Osadciw und G. Kamath: Probabilistically Driven Particle Swarms for Optimization of Multi-Valued Discrete Problems: Design and Analysis
M. Clerc: Tribes, a Parameter Free Particle Swarm Optimizer
M. Jiang, Y. Luo und S. Yang: Stagnation Analysis in Particle Swarm Optimization
D. Merkle und M. Middendorf: Modeling the Dynamics of Ant Colony Optimization
Adrian Thompson, C. J. Van Rijsbergen (Editor): Hardware Evolution: Automatic Design of Electronic Circuits in Reconfigurable Hardware by Artificial Evolution
Tughrul Arslan (Hrsg.): Proceedings NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems

Topics:

Das Thema dieses Hauptseminars sind biologisch und sozial inspirierte Algorithmen, in denen komplexes Verhalten durch die Kooperation und Selbstorganisation vieler einfacher Prozesse entsteht. Ähnliches Verhalten ist beispielsweise in Vogel- und Fischschwärmen oder Ameisenkolonien zu beobachten. Dieses Paradigma wird auch Emergent Computing genannt.

Vortragsthemen:

  • Emergent Computing: Biologisch und sozial-inspirierte Algorithmen
  • Schwarmintelligenz: Kooperation statt Wettkampf
  • Konvergenzanalyse und Parameterwahl für Partikelschwärme
  • Parameterlose Partikelschwarmoptimierung
  • Schwärme für diskrete Optimierungsprobleme
  • Ant Colony Optimization
  • Modelierung und Analyse von Ameisenalgorithmen
  • Simulated Annealing: Physikalische Phänomene beobachten und nutzen
  • Mehrzieloptimierung mit emergenten Algorithmen
  • Emergente Algorithmen in Hardware
  • Emergente Algorithmen im Chipdesign
  • Emergente Algorithmen in der Telekommunikation
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