Titelaufnahme

Titel
On evolving self-organizing technical systems / István Fehérvári
Weitere Titel
On evolving self-organizing technical systems
VerfasserFehérvári, István
Begutachter / BegutachterinElmenreich, Wilfried ; Eiben, Ágoston E.
Erschienen2013
UmfangXVI, 128 S. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftKlagenfurt, Alpen-Adria-Univ., Diss., 2013
Anmerkung
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Selbstorganisation / evolutionäres Berechnen / komplexe Systeme / Robotik / Zellulärer Automat / Emergenz / Multiagenten Systeme
Schlagwörter (EN)self-organization / evolutionary computing / complex systems / robotics / cellular automata / emergence / multi-agent systems
Schlagwörter (GND)Komplexes System / Selbstorganisation / Evolutionärer Algorithmus / Zellularer Automat / Selbst organisierendes System / Evolutionärer Algorithmus / Robotik / Schwarmintelligenz / Selbst organisierendes System / Evolutionärer Algorithmus / Fußball / Autonomer Roboter / Automatische Handlungsplanung / Mehragentensystem / Evolutionärer Algorithmus
URNurn:nbn:at:at-ubk:1-28891 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
Dateien
On evolving self-organizing technical systems [5.11 mb]
Links
Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

The trend toward pervasive computing and networked systems has lead to increased complexity and dynamics of today's technical systems.

Thus, future systems are expected to be even more complex requiring novel ways to handle such complex networked systems. One approach to solve this problem is to increase the level of self-organization in those systems. Self-organizing systems offer numerous advantages over traditional ones like robustness against a failure of a component and scalability but due to the distributed structure there is no straightforward way to design a self-organizing system.

This thesis investigates how evolutionary computation can be applied to find the appropriate micro-level rules of a self-organizing system that provide the desired emergent global behavior for a given system. In particular, we propose a design methodology built on meta-heuristic search that guides the designer throughout the whole engineering process.

Additionally, we investigate the evolvability of self-organizing technical systems via several case studies focusing on the effects of certain design decisions explained in the proposed methodology. First, a self-organizing cellular automata model is described that is evolved to present a desired 2D structure. Using this example the connection between problem complexity and evolvability is discussed.

Two further studies focus on evolutionary swarm robotics. In the first one, we discuss the effects of various interaction interfaces and their effects on the quality of the evolved solutions. We find that seemingly identical interfaces can produce significantly different group behavior.

The second experiment investigates how a self-organizing team of soccer robots can be evolved. Here, we study the effects of different agent controller structures and interface interpretation models.

We also describe a novel evolutionary software framework that supports the proposed design methodology and aids engineers and researchers working with self-organizing systems.

Zusammenfassung (Englisch)

Der Trend bezÃglich Pervasive Computing und vernetzter Systeme hat zur erhÃhten KomplexitÃ$t und Dynamik heutiger technischer Systeme gefÃhrt. KÃnftige Systeme werden voraussichtlich noch komplexer sein, was neue MÃglichkeiten erfordert, um solche komplexe vernetzte Systeme zu verar- beiten. Ein mÃglicher Ansatz um dieses Problem zu lÃsen besteht in der ErhÃhung des Niveaus der Selbstorganisation in diesen Systemen. Selbst-organisierende Systeme bieten zahlreiche Vorteile gegenÃber traditionellen Systemen wie Robustheit gegen den Ausfall einer Komponente und Skalierbarkeit, aber aufgrund der verteilten Struktur gibt es keine einfache MÃglichkeit ein selbstorganisierendes System zu entwerfen.

Diese Arbeit untersucht wie evolutionÃ$re Algorithmen angewendet werden kÃnnen, um die entsprechenden Mikro-Ebene Regeln eines selbstorganisierendes Systemes zu finden, welche das gewÃnschte emergent globale Verhalten bietet. Dazu wird eine Design-Methodik fÃr meta-heuristische Suche vorgeschlagen, welche den Designer durch den gesamten Engineering-Prozess fÃhrt.

Mit Hilfe verschiedener Fallstudien werden die Auswirkungen bestimmter Design-Entscheidungen auf die EntwicklungsfÃ$higkeit von selbstorganisierenden technischen Systemen untersucht. Zuerst wird ein Modell fÃr selbstorganisierende Zellularautomaten beschrieben, das entwickelt wird um eine vorgegebene Struktur zu prÃ$sentieren. Mit diesem Beispiel wird die Verbindung zwischen ProblemkomplexitÃ$t und EntwicklungsfÃ$higkeit diskutiert.

Zwei weitere Studien konzentrieren sich auf evolutionÃ$re Schwarmrobotik.

In der ersten Studie diskutieren wir die Auswirkungen von verschiedenen Interaktionsschnittstellen und ihre Auswirkungen auf die QualitÃ$t der entwickelten LÃsungen. Die Ergebnisse zeigen dass beinahe identische Schnittstellen ein deutlich unterschiedliches Gruppenverhalten produzieren kÃnnen.

Das zweite Experiment untersucht selbstorganisierendes Team von FuÃball-Roboter evolviert werden kann. Hier untersuchen wir die Effekte verschiedener Steuerungsstrukturen von Agenten und verschiedene Interpretationsmodellen von Schnittstellen.

Schlussendlich beschreiben wir ein neues Software-Framework, das die vorgeschlagene Entwurfsmethodik implementiert und Ingenieuren und Forschern dabei helfen kann sich mit selbsorganisierenden Systemen zu beschÃ$ftigen.

Statistik
Das PDF-Dokument wurde 13 mal heruntergeladen.