Datenverteilung als Konfigurationsproblem

Dieser Artikel stellt ein Verfahren zur automatischen Datenverteilung fuer verteilte Systeme vor. Das Verfahren ist in zwei Phasen aufgeteilt, das Vorschlagen von Datenverteilungen aus der lokalen Programm-Situa- tion heraus und die globale Optimierung mit Hilfe eines Konfigura- tionsalgorithmus. Zur Berechnung der lokal vorgeschlagenen Datenver- teilung wird eine Erweiterung der Schablonenanalyse von Hudak und Abraham verwendet

Automatisiertes Testen und Analyse einer Pick'n'Place-Anwendung am Beispiel des PR-2-Roboters

Es wurde ein generisches Konzept zum automatisierten Testen und Optimieren von Roboterapplikationen auf Basis von ROS (Robot Operating System) vorgestellt und implementiert. Dieses basiert auf einem "state-of-the-art" Optimierungsverfahren, welches es zusammen mit dem modularen Konzept der Bewertungsfunktion erlaubt, nach einer abgeschlossenen Optimierung weitere Analysen anhand des bestehenden Datensatzes durchzuführen. Datensätze von Optimierungen innerhalb eines Testszenarios können überdies zusammengeführt und als Basis für eine neue Optimierung bzgl. einer anderen Bewertungsfunktion verwendet werden. Außerdem ist es möglich, mehrere Komponenten eines Systems in eine rekursive Optimierungskette anzuordnen und mittels einer MINIMAX Optimierungsstrategie konkurrierend zu testen und gleichzeitig zu optimieren. Es wurde eine einfache Pick'n'Place Applikation auf Basis von MoveIt! zusammen mit dem AR-Track-Alvar Modul für die Objekt- und Zielerkennung implementiert. Zusammen dem entwickelten Test- und Optimierungssystem wurden Aspekte der Objekterkennung, Umgebungswahrnehmung sowie Handlungsplanung und Aktionsausführung automatisiert getestet. Daraus hat sich unter Anderem ergeben, dass MoveIt! insbesondere Schwächen gegenüber der Umgebungswahrnehmung aufweist. Darüber hinaus wurde auf Basis des Testsystems eine automatisierte Wahl der verfügbaren Planungsalgorithmen in der Standardkonfiguration von MoveIt! durchgeführt

Zur Lösung nichtlinearer Ausgleichungsprobleme bei der Bestimmung von Frequenzen in Zeitreihen

With regard to geodesy optimizing procedures for nonlinear adjustment problems are presented. The procedures can be divided into local and global optimization techniques according to the type of the problem. If good initial values are given, the usage of local optimization techniques, (e.g., the Gauß-Newton procedure) is justified. If this is not the case, and the minimizing function has various local minimums, a global strategy must be implemented. Applying global optimization techniques one will not yield the global solution with certainty; only a probabilistic solution will be obtained. Nevertheless, combining local and global strategy and inclusion of all available a priori-information, a global optimizing system can be established that yields practical results for a wide area of problems. With the increase of the capacity of modern computers the efficiency of global optimization algorithms comes along ...thesi

fh-presse Dezember 2015

Ausgabe 6/2015 der fh-press

Nichtklassische Zustände in ultrakalten Quantengasen

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