Proceedings. 16. Workshop Computational Intelligence, Dortmund, 29. Nov.-1. Dez. 2006

These proceedings contain the papers of the 16th Workshop Computational Intelligence. It was organized by the Working Group 5.14 of the VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) and the Working Group Fuzzy-Systems and Soft-Computing of the Gesellschaft für Informatik (GI)

Entwicklung einer adaptiven Neuro-Fuzzy-Regelung für ein leistungskompensiertes Reaktionskalorimeter

Die vorliegende Arbeit basiert auf dem apparativen Aufbau eines leistungskompensierten Reaktionskalorimeters, das HORN in seiner Arbeit vorstellt. Das Messprinzip der leistungskompensierten Reaktionskalorimetrie besteht darin, die Reaktortemperatur mittels einer Kompensationsheizung auf einem konstanten Sollwert ueber der Temperatur des umgebenden Kuehlmantels zu halten. Durch die rechnergestuetze Messdatenerfassung und Regelung der Reaktortemperatur wird die Moeglichkeit geschaffen, aufwendigere Regelalgorithmen als einen Standard-PID-Regler einzusetzen. Daher wird in dieser Arbeit ein Fuzzy-Logik-Regler entworfen und auf die Beduerfnisse der Reaktionskalorimetrie optimiert. Neben der aufwendigen, experimentellen Optimierung an der Anlage wird auch die Optimierung anhand eines Ein- /Ausgangsmodells beschrieben. Das Modell soll in der Lage sein, unterschiedliches Streckenverhalten (Totzeit, Ordnung, Streckenverstaerkung) zu beschreiben, weshalb auf die Moeglichkeiten der experimentellen Modellbildung mit kuenstlichen neuronalen Netzen zugegriffen wird. Als robuster Regler ist ein Fuzzy-Logik-Regler zwar faehig, Streckenparameteraenderungen in gewissen Grenzen zu tolerieren. Bei einer Reaktion im Satzbetrieb besteht jedoch die Moeglichkeit das diese Grenzen verlassen werden. Die Uebersetzung des Fuzzy-Logik-Reglers in einen anpassungsfaehigen Neuro-Fuzzy-Regler ist die Konsequenz dieser Anforderung. Der Neuro-Fuzzy-Regler wird mit einem Adaptionsalgorithmus ausgestattet, so dass ein robustes Regelkonzept um ein adaptives Verfahren ergaenzt wird. Die Leistungsfaehigkeit des Reaktionskalorimeters und der modelladaptiven Regelung wird durch die Loesungspolymerisation von Methylmethacrylat in Toluol bei unterschiedlichen Temperaturen unter Beweis gestellt.This work is based on the construction of a power-compensated reaction calorimeter that HORN presented in his work. The measuring principle of power-compensated reaction calorimetry consists of the fact that the reactor temperature is held on a constant temperature above jacket temperature by a compensatory heater. Because of the computer based data acquisition and control of reactor temperature there is the possibility to use sumptuous control algorithms instead of standard PID controllers. Therefore a fuzzy logic controller is designed and optimized to the demands of reaction calorimetry. The optimization procedure is done experimentally with the plant and also with an input/output model. The model should be able to describe different process behaviour (deadtime, order, gain), therefore the method of experimental modeling with artificial neural networks is used. As a robust controller a fuzzy logic controller can tolerate process parameter changes to a certain limit. During a batch reaction there is the possibility that these limits might be exceeded. The translation of the fuzzy logic controller into an adaptive neuro fuzzy controller is the consequence of this demand. The neuro fuzzy controller is provided with an adaption algorithm, so a robust concept of control is expanded with an adaptive procedure. The performance of the reaction calorimeter and of the model adaptive controller is tested with the solution polymerisation of methylmethacrylate in toluene at different temperatures

Intelligente Regelung von nichtlinearen elektromechanischen Systemen

Magdeburg, Univ., Fak. für Elektrotechnik und Informationstechnik, Diss., 2011von Yuriy Tsepkovski

Ein Konzept zur automatischen Lösung von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit mittels der Theorie der unscharfen Mengen und der Evidenztheorie

Viele verschiedene Verfahren ermöglichen den automatischen Entwurf von Entscheidungssystemen bei Unsicherheit. Dazu gehören neben Methoden des maschinellen Lernens auch neuronale Netze und statistische Verfahren. Unterschiedliche Konsequenzen von Fehlentscheidungen werden dabei nur in wenigen Fällen berücksichtigt. Die Möglichkeit, Entscheidungen bei widersprüchlichen oder unzureichenden Informationen an einen Experten zu delegieren ist ebenfalls in den meisten Entwurfsverfahren nur ansatzweise abgebildet.Diese Arbeit trägt zur Weiterentwicklung von Verfahren zur automatischen Generierung von Fuzzy-Entscheidungssystemen bei. Die Bewertung der Entscheidungssysteme erfolgt dabei auf der Basis der Entscheidungstheorie. Über eine Kostenmatrix werden die Konsequenzen von Fehlentscheidungen modelliert. Die Kosten der Merkmale, die das Entscheidungssystem verwendet, werden optional in die Bewertung einbezogen. Für alle Entwurfsschritte des Fuzzy-Systems werden entscheidungstheoretische Bewertungsmaße entworfen und ihre Anwendung an anschaulichen Beispielen demonstriert. Für die Möglichkeit der Delegation von Entscheidungen an einen Experten wird ein neues Inferenzverfahren auf der Basis der Evidenztheorie entwickelt. Zur Reduktion der Merkmalskosten wird die Entwurfsmethodik für Fuzzy-Systeme um ein Verfahren zum Entwurf von mehrstufigen Regelbasen erweitert. Bei mehrstufigen Regelbasen werden nicht alle Merkmale für jede Entscheidung ausgewertet.Die Leistungsfähigkeit der entwickelten Maße und Verfahren wird anhand von Benchmark Datensätzen und einem realitätsnahen Beispiel aus der Robotik demonstriert. Der Vorteil der Interpretierbarkeit der Fuzzy-Systeme wird an einem Beispiel gezeigt

Ein Konzept zur automatischen Lösung von Entscheidungsproblemen bei Unsicherheit mittels der Theorie der unscharfen Mengen und der Evidenztheorie

Viele verschiedene Verfahren ermöglichen den automatischen Entwurf von Entscheidungssystemen bei Unsicherheit. Dazu gehören neben Methoden des maschinellen Lernens auch neuronale Netze und statistische Verfahren. Unterschiedliche Konsequenzen von Fehlentscheidungen werden dabei nur in wenigen Fällen berücksichtigt. Die Möglichkeit, Entscheidungen bei widersprüchlichen oder unzureichenden Informationen an einen Experten zu delegieren ist ebenfalls in den meisten Entwurfsverfahren nur ansatzweise abgebildet. Diese Arbeit trägt zur Weiterentwicklung von Verfahren zur automatischen Generierung von Fuzzy-Entscheidungssystemen bei. Die Bewertung der Entscheidungssysteme erfolgt dabei auf der Basis der Entscheidungstheorie. Über eine Kostenmatrix werden die Konsequenzen von Fehlentscheidungen modelliert. Die Kosten der Merkmale, die das Entscheidungssystem verwendet, werden optional in die Bewertung einbezogen. Für alle Entwurfsschritte des Fuzzy-Systems werden entscheidungstheoretische Bewertungsmaße entworfen und ihre Anwendung an anschaulichen Beispielen demonstriert. Für die Möglichkeit der Delegation von Entscheidungen an einen Experten wird ein neues Inferenzverfahren auf der Basis der Evidenztheorie entwickelt. Zur Reduktion der Merkmalskosten wird die Entwurfsmethodik für Fuzzy-Systeme um ein Verfahren zum Entwurf von mehrstufigen Regelbasen erweitert. Bei mehrstufigen Regelbasen werden nicht alle Merkmale für jede Entscheidung ausgewertet. Die Leistungsfähigkeit der entwickelten Maße und Verfahren wird anhand von Benchmark Datensätzen und einem realitätsnahen Beispiel aus der Robotik demonstriert. Der Vorteil der Interpretierbarkeit der Fuzzy-Systeme wird an einem Beispiel gezeigt

Dezentrales grid scheduling mittels computational intelligence

Das ständig wachsende Bedürfnis nach universell verfügbarer Rechen- und Speicherkapazität wird durch die in den letzten Jahren vorangetriebene Entwicklung neuer Architekturen für die vernetzte Interaktion zwischen Nutzern und Anbietern von Rechenressourcen mehr und mehr erfüllt. Dabei ist die Umsetzung einer Infrastruktur zur koordinierten Nutzung global verteilter Rechenressourcen längst in Forschung und Wirtschaft realisiert worden. Diese als Grid-Computing bezeichnete Infrastruktur wird künftig integraler Bestandteil der globalen Ressourcenlandschaft sein, sodass die Ausführung von lokal eingereichten Berechnungsaufgaben nicht mehr ortsgebunden ist, sondern flexibel zwischen unterschiedlichen Ressourcenanbietern migriert werden kann. Bereits heute sind unterschiedliche Nutzergemeinschaften im Rahmen von Community-Grids in virtuellen Organisationen zusammengefasst, die neben einem gemeinsamen Forschungs- oder Anwendungsinteresse auch häufig eine Menge von IT-Ressourcen gemeinsam nutzen. Ziel ist es aber, auf lange Sicht eine Community-übergreifende Kooperation im Sinne einer globalen Grid-Infrastruktur unter Wahrung lokaler Autonomie weiter zu fördern. Dabei bringt die Interaktion mit anderen Communities im Grid sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich, da durch die Nutzbarkeit global verteilter Ressourcen auch höhere Anforderungen in Bezug auf Berechnungsgeschwindigkeit und Wartezeiten von Seiten der Nutzer gestellt werden. Der Schlüssel für den effizienten Betrieb künftiger Computational Grids liegt daher in der Entwicklung tragfähiger Architekturen und Strategien für das Scheduling, also in der Zuteilung der Jobs zu den Ressourcen. Bisher sind die Methoden für die Verhandlung von Jobübernahmen zwischen Ressourcenanbietern jedoch nur sehr rudimentär entwickelt. In dieser Arbeit werden deshalb dezentrale Schedulingstrategien für Computational Grids entwickelt und unter Einsatz von Methoden der Computational Intelligence realisiert und optimiert. Dabei werden einzelne virtuelle Organisationen als autonome Einheiten betrachtet, die über eine Annahme oder Abgabe sowohl von eigenen als auch von extern eingereichten Jobs entscheiden. Durch die Beachtung einer restriktiven Informationspolitik werden die Autorität und Sicherheit virtueller Organisationen gewahrt und zugleich wird die Skalierbarkeit in größeren Umgebungen durch den dezentralen Aufbau sichergestellt. Zunächst werden verschiedene dezentrale Strategien entwickelt und simulatorisch untersucht. Die Ergebnisse geben dann Aufschlüsse über die Dynamik und Eigenschaften eines derartigen Verbunds. Auf Basis der so gewonnenen Erkenntnisse werden die Mechanismen zur Entscheidungsfindung verfeinert und in einer neu entworfenen modularen Schedulingarchitektur umgesetzt. Mittels evolutionär optimierter Fuzzy-Systeme wird anschließend die Entscheidungsfindung optimiert. Die Interaktion zwischen virtuellen Organisationen wird dann alternativ mittels co-evolutionärer Algorithmen angepasst. Die auf Basis realer Arbeitslastaufzeichnungen durchgeführten Evaluationen zeigen, dass die so erstellten Grid-Schedulingstrategien für alle am Grid teilnehmenden Communities deutlich verkürzte Antwortzeiten für die jeweiligen Nutzergemeinschaften erreichen. Gleichzeitig wird eine große Robustheit der Verfahren sowohl gegenüber veränderlichen Grid-Umgebungen als auch gegenüber verändertem Nutzerverhalten bewiesen. Die Ergebnisse sind als Motivation für die stärkere Community-übergreifende Kooperation im Sinne eines Computational Grid zu sehen, da dies bei Nutzung entsprechend optimierter Verfahren in einer Win-win Situation für alle Teilnehmer resultiert.The ever-growing need for universally available computing and storage capacity is more and more satisfied by new architectures for networked interaction between users and providers of computing resources. Today, research and industry have realized an infrastructure for the coordinated use of globally distributed computing resources. The so-called grid computing infrastructure is assumed to be an integral part of the future global resource landscapes. In such an environment, submitted computing jobs are no longer bound locally, but can be flexibly migrated between different resource providers. In the context of community grids, different users are organized into virtual organizations, which typically share---in addition to a joint research---various computing resources. However, cooperation among different virtual organizations at the moment occurs only very rarely as---besides technical issues---this requires more advanced decentralized grid scheduling concepts. In order to fully utilize the capabilities of a federated grid, it is essential to promote a cross-community cooperation in the sense of a global grid infrastructure. At the same time, however, it is most important that the local autonomy is maintained, as no virtual organization would voluntarily cede the control of their local resources. Thus, the interaction among different communities in the grid brings both opportunities and challenges: The newly formed flexibility makes users even more demanding with respect to computing result delivery and wait times. The efficient operation of future computational grids highly depends on the development of viable architectures and strategies for scheduling, i.e. the allocation of jobs to resources and powerful methods for the negotiation of job migrations. In this work, we therefore develop distributed scheduling strategies for computational grids using various methods from computational intelligence. Different virtual organizations are seen as autonomous entities that decide on the acceptance or decline of jobs. Here, jobs can be offered by other schedulers or by the local user communities. The authority and security of virtual organizations will be maintained by following a restrictive information policy that strongly limits the exchange of system state information. The fully decentralized grid structure guarantees that the scheduling concepts are also applicable in large-scale environments. Initially, several decentralized strategies are developed and tested by extensive simulations with real-world workload traces. The results give first insights into the dynamics and characteristics of the assumed grid federations. Based on these findings, the mechanisms for decision-making is refined and implemented in a newly designed modular scheduling architecture. Using an evolutionary fuzzy system, the decision-making and interaction between virtual organizations is realized and further optimized. In a last step, also a coevolutionary algorithm is applied to improve the scheduling decisions. The evaluation based on real workload recordings reveals that it is possible to achieve significantly shorter response times for all respective user communities. At the same time, we demonstrate a strong robustness of the procedures, both to changing grid environments and changed user behavior. The results can be seen as a motivation for the increased cross-community cooperation in terms of a global computational grid, as this results in a win-win situation for all participants