Ein Smart Home Management-System basierend auf adaptive Lernalgorithmen des Verhaltenserwerbs (ENKOS)

Mit dem adaptiven Energie- und Komfortmanagementsystem „ENKOS“ auf Basis von Learning Classifier Systems wird die Benutzung elektrischer Geräte in einem Haushalt adaptiv gelernt. Diese werden zur Steigerung des Wohnkomforts durch eine intelligente Vorhersage eingesetzt, womit ein völlig neuer Ansatz eines „Smart Home“-Systems realisiert wird. Außerdem wird damit eine signifikante Energiereduzierung erreicht. Beide Ziele, die Komfortsteigerung sowie die Energieminimierung in einem standardisierten Haushalt, wurden in eine Zielfunktion integriert und mit Hilfe von verhaltenspsychologischen Methoden quantifiziert. Danach wurde die Topologie von ENKOS, dem zentralen Lern- und Steuersystem der elektrischen Geräte, aus mehreren Möglichkeiten ausgewählt. Die Zielvariante wurde „Kognitive Learning Classifier Systems“ (KLCS) genannt, da die LCS die Grundlage des Ansatzes bilden und um Methoden der kognitiven Verhaltensforschung erweitert wurden.In the present work it has been able to develop an adaptive learning system "ENKOS" ("Energy and Comfort management system") basing on Learning Classifier Systems to adopt human behavior in relation to the use of electrical appliances in a household. This could be used to improve living comfort through an intelligent prediction. The learning algorithm refers to a correction of a decision made by ENKOS by the user and as well as the correction time, and so realizes an adaptive "smart home" system with the help of a completely new approach. The information got by the usage patterns of electrical equipment by users are also used for the construction of logical and electrical models of the apartment, which could be used for a significant energy reduction in the household. Both of these goals, the increase of living comfort and the energy minimization in a standardized household were integrated into an objective function and thus quantified. For accurate parametrization of the objective function, behavioral psychological methods of human decision-making have been used to convert the objective control strategy of all devices in the simulated household into the subjective perception of people. Thereafter, the topology of ENKOS, the central learning and control system of the electrical devices were selected from several options. In particular, for the integration of simple physical models into a complex behavior model stored in the LCS several fundamental issues were discussed to generate a final overall topology. The target variant was named “Cognitive Learning Classifier Systems” (KLCS) derived form the basis of the approach, the LCS, extended by the methods to adopt human decision making. After setting up the structure of the system, a standard simulation environment was developed to evaluate different parameters of the created KLCS objectively in terms of maximizing the objective function. This revealed that two out of three tested methods of energy minimization and only two of six parameters of the LCS components are having a significant impact on the target function value. It was shown that the established system ENKOS could both, an increase in comfort for the user and a significant reduction of energy consumption in the simulated standard apartment. With ENKOS a real adaptive smart home system was created to help the user in daily living.Mit der vorliegenden Arbeit ist es gelungen, ein adaptives Lernsystem „ENKOS“ („Energie- und Komfortmanagementsystem“) auf Basis von Learning Classifier Systems zu entwickeln, um menschliche Verhaltensweisen in Bezug auf die Benutzung elektrischer Geräte in einem Haushalt zu lernen. Diese konnten für die Steigerung des Wohnkomforts durch eine intelligente Vorhersage eingesetzt werden. Der Lernalgorithmus bezieht zum einen die Korrektur der Entscheidung von ENKOS durch den Nutzer und zum anderen die Korrekturzeit ein und realisiert damit adaptives „Smart Home“-System mit einem völlig neuen Ansatz. Die Informationen, die durch die Benutzungsmuster von elektrischen Geräten durch die Nutzer erhoben werden können, werden außerdem zum Aufbau von logischen und elektrischen Modellen der Wohnung benutzt, womit eine signifikante Energiereduzierung erreicht werden konnte. Beide Ziele, die Komfortsteigerung sowie die Energieminimierung in einem standardisierten Haushalt, wurden in eine Zielfunktion integriert und damit quantifiziert. Für die Anpassung der Zielfunktion wurden auch verhaltenspsychologische Methoden der menschlichen Entscheidungsfindung herangezogen, um die objektive Steuerstrategie aller Geräte im simulierten Haushalt in die subjektive Empfindung von Menschen überführen zu können. Danach wurde die Topologie von ENKOS, dem zentralen Lern- und Steuersystem der elektrischen Geräte, aus mehreren Möglichkeiten ausgewählt. Insbesondere für die Integration der einfachen physikalischen Modelle in ein komplexes Verhaltensmodell (abgebildet durch die LCS-Regeln) wurden mehrere grundsätzliche Fragestellungen gegeneinander abgewogen, um eine entsprechende Gesamttopologie zu generieren. Die Zielvariante wurde „Kognitive Learning Classifier Systems“ (KLCS) genannt, da die LCS die Grundlage des Ansatzes bilden und um Methoden der kognitiven Verhaltensforschung erweitert wurden. Nach dem Aufstellen der Systemstruktur wurde eine Standardsimulationsumgebung geschaffen, um verschiedene Parameter des geschaffenen KLCS objektiv bewerten zu können, um die Zielfunktion zu maximieren. Dabei kam heraus, dass zwei von drei untersuchten Methoden der Energieminimierung aussichtsreich sind, wobei bei der Parametrisierung der LCS-Komponenten lediglich zwei von sechs Parametern einen signifikanten Einfluss auf den Zielfunktionswert haben. Es konnte gezeigt werden, dass das aufgestellte System ENKOS sowohl eine Steigerung des Komforts für die Nutzer ermöglicht sowie die signifikante Reduzierung des Energieverbrauchs in der simulierten Standardwohnung realisiert. Damit ist ein wirklich adaptives Smart Home-System im Sinne des Anwenders als Ansatz geschaffen und evaluiert worden

Uma proposta evolutiva para controle inteligente em navegação autonoma de robos

Orientadores : Fernando Jose Von Zuben, Mauricio Fernandes FigueiredoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho apresenta um sistema autônomo evolutivo aplicado ao controle de um robô móvel em tarefas de navegação por ambientes desconhecidos. O sistema é reativo, não possui conhecimento inicial e aprende a lidar eficientemente com situações nas quais o robô tem que capturar alvos evitando colisões contra obstáculos. Para isto, ele desenvolve estratégias gerais de navegação, controlando a direção e a velocidade do robô sem qualquer auxílio externo. A abordagem evolutiva do sistema de navegação se baseia em uma versão de sistemas classificadores com aprendizado, contendo novos operadores, fluxos de controle adicionais e mecanismos específicos para o atendimento dos requisitos de navegação. Um extenso conjunto de experimentos é realizado, envolvendo: apenas simulação computacional; simulação computacional para síntese do controlador e transferência deste a um robô Khepera lI; e emprego do robô Khepera II tanto na síntese do controlador quanto na atuação em ambientes reais. Os resultados obtidos apontam para a validade da proposta, indicando a eficácia e capacidade de generalização do controlador autônomo quando submetido a variadas configurações de ambiente de navegaçãoAbstract: This work presents an autonomous evolutionary system applied to the control of a mobile robot when navigating in unknown environments. The system is reactive, it does not have initial knowledge and learns efficiently to deal with situations where the robot must capture targets avoiding collisions against obstacles. Toward this end, it develops general strategies, controlling the robot direction and speed without any external assistance. The evolutionary approach of the navigation system is based on a version of learning classifier systems, including new operators, additional control flows and specific mechanisms devoted to attending the navigation requirements. An extensive set of experiments is perfonned involving: just computer simulation; a controller matured by computer simulation, and then transferred to a Khepera II robot; and both the maturation and validation of the controller in real environments, Le. in a Khepera II robot. The obtained results indicate the validity of the proposal, attesting the efficiency and generalization capability of the autonomous controller when navigation environments with distinct configurations are considered.MestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétric

XCS Performance and Population STRUCTURE IN MULTI-STEP ENVIRONMENTS

SIGLEAvailable from British Library Document Supply Centre-DSC:DXN039134 / BLDSC - British Library Document Supply CentreGBUnited Kingdo

Multikriterielle Ablaufplanung und -steuerung in dynamischen und stochastischen Umgebungen : Ein Beitrag zur Erstellung robuster Ablaufpläne für die Frachtabfertigung in Luftfrachtterminals

Luftfrachtterminals stellen die zentrale Schnittstelle für den Umschlag von Fracht in der Luftfrachttransportkette dar. Ein stetiges Wachstum des globalen Luftfrachtbedarfs in Kombination mit steigenden Sicherheitsanforderungen stellt die Frachtabfertigung innerhalb der kapazitativ beschränkten Terminals vor neue Herausforderungen. Eine effiziente Ablaufplanung und -steuerung der Frachtabfertigungsaufträge ist daher essenziell, um die Fracht mit der für den Kunden gewohnten Servicequalität zu bearbeiten. In der vorliegenden Arbeit wird ein Ablaufplanungs- und -steuerungssystem in Form einer Architektur umgesetzt, das eine proaktiv-reaktive Ablaufplanung ermöglicht und dabei die dynamische und stochastische Systemumgebung berücksichtigt. Die rollierende proaktive Ablaufplanung stellt das zentrale Element der Architektur dar. Diese dient der Erstellung robuster Ablaufpläne, die eine Immunisierung gegenüber stochastischen Bearbeitungszeiten der Frachtabfertigungsaufträge gewährleisten. Grundlage für die Quantifizierung der Bearbeitungszeitunsicherheiten neuer Aufträge stellen Informationen über historische Abfertigungsaufträge dar, aus denen ein Informationsstand abgeleitet wird. Dieses Vorgehen gewährleistet die kontinuierliche Adaption der Ablaufplanung an sich ändernde Prozessunsicherheiten bei der Bearbeitung von Fracht. Ergänzend werden reaktive Maßnahmen im Rahmen der Ablaufsteuerung aufgezeigt, die eine ereignisorientierte Revision des aktiven Ablaufplans ermöglichen. Die erstellte Architektur wird anhand realer und synthetischer Testinstanzen validiert. Die Validierungsergebnisse zeigen, dass der vorgestellte Ansatz ein effektives Konzept darstellt, um die Robustheit erstellter Ablaufpläne zu erhöhen und die Ablaufplanung automatisiert an bestehende Prozessunsicherheiten anzupassen.Air cargo terminals represent the major interface in the air freight transport chain for the transshipment of freight. A continuous growth of the global demand for air freight combined with increased safety requirements pose new challenges to the freight handling within the capacity restricted terminals. Therefore, an efficient scheduling and control of the freight handling jobs is essential for handling the freight with the service quality the customer is used to. In the present work a scheduling and control system in the form of an architecture is developed that enables a proactive-reactive scheduling considering the dynamic and stochastic system environment. The rolling proactive scheduling represents the central element of the architecture. It is used to create robust schedules, which ensure the immunization against stochastic processing times of the freight handling jobs. The basis to quantify the processing time uncertainties of new jobs are information about historical freight handling jobs, from which an information base is derived. This approach ensures the continuous adaptation of the scheduling system to changing process uncertainties of the freight handling jobs. Additionally, reactive methods for the sequence control are illustrated that enable an event-oriented revision of the active schedule. The developed architecture is validated on real and synthetic test instances. The validation results show the effectiveness of the presented approach to increase the robustness of created schedules and to automatically adapt the scheduling process to existing process uncertainties.von Simon Boxnick, M. Sc. ; Dekanin: Prof. Dr. Caren Sureth-Sloane, Referent: Prof. Dr.-Ing. habil. Wilhelm Dangelmaier, Korreferentin: Prof. Dr. Leena SuhlTag der Verteidigung: 10.05.2016Universität Paderborn, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, Univ., Dissertation, 201

Beiträge zum Gründungsworkshop der Fachgruppe Verteilte Künstliche Intelligenz Saarbrücken 29.-30. April 1993

Gegenwärtig wird in der Verteilten Künstlichen Intelligenz heftig diskutiert, ob ein Agent eher als reflektiven oder als reaktives System aufgefaßt werden sollte. In der reflektiven Sichtweise muß der Agent explizit über "mentale" Zustände (Wissen, Annahmen, Ziele) verfügen um über Ziele und Pläne räsonieren zu können. In der reaktiven Sichtweise dagegen bildet sich das angemessene Verhalten aus einem einfachen Reiz-Antwort Schema heraus. In jüngster Zeit werden sogenannte hybride Agenten-Architekturen diskutiert, in denen sowohl reaktives als auch reflektives Verhalten modelliert wird. Die meisten der vorgestellten Systeme betreffen aber einen einzelne Agenten und sein Verhalten in dynamischen Umgebungen .. ln diesem Beitrag wird eine hybride Architektur vorgestellt, die zusätzlich berücksichtigt, daß im Umfeld eines Agenten weitere Agenten mit weitgehend unvorhersehbarem Verhalten existieren. Diese Architektur ist im Rahmen des COSY Projekts entstanden