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Modellierung komplexer Prozesse durch naturanaloge by Christina Klüver, Jürgen Klüver, Jörn Schmidt (auth.)

By Christina Klüver, Jürgen Klüver, Jörn Schmidt (auth.)

Dieses Lehrbuch ist eine Einführung in die Techniken des sog. tender Computing und verwandter formaler Methoden. Dargestellt werden Zellularautomaten und Boolesche Netze, Evolutionäre Algorithmen sowie Simulated Annealing, Fuzzy-Methoden, Neuronale Netze und schließlich Hybride Systeme, d. h. Koppelungen verschiedener dieser Techniken. Zu jeder Technik werden Anwendungsbeispiele gegeben. Auf der foundation der Theorie komplexer dynamischer Systeme werden zusätzlich theoretische Grundlagen dargestellt und es wird auf die Gemeinsamkeiten der auf einen ersten Blick sehr heterogenen Techniken hingewiesen. Neu an der zweiten Auflage sind die Darstellungen eines neuartigen evolutionären Algorithmus und eines neuen selbstorganisiert lernenden neuronalen Netzes, die beide von uns entwickelt worden sind. Ebenfalls neu sind verschiedene Anwendungsbeispiele sowie die Einfügung von QR-Codes in den textual content, die einen Zugang zu Programmvideos ermöglichen.

Der Leser erhält eine systematische Einführung und Übersicht zu diesen Techniken. Durch die Beispiele wird er geschult, selbst in formalen Modellen zu denken und diese auf seine speziellen Probleme anzuwenden. Dieses Lehrbuch ist für den Einsatz in Lehrveranstaltungen zur Simulation komplexer adaptiver Systeme sowie zur Modellbildung und -theorie in verschiedenen Bereichen geeignet.

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Ordnungsparameter, zuweilen auch als Kontrollparameter bezeichnet. Ordnungsparameter sind numerische Werte, mit denen man sowohl die Regeln als auch die topologische Struktur von BN und ZA charakterisieren kann; BN und ZA, für die bestimmte Werte der einzelnen Ordnungsparameter gelten, generieren dann bestimmte Formen von Systemdynamik. Wir werden dies am Beispiel der wichtigsten Ordnungsparameter darstellen; zu vermuten ist, dass noch durchaus nicht alle entdeckt worden sind. Kauffman (1993), der selbst einen Ordnungsparameter entdeckt hat, spricht in diesem Zusammenhang von einem „Parameterzoo“.

Fuzzy-Methoden, die in dem entsprechenden Kapitel ebenfalls dargestellt werden, sind von daher als eine Erweiterung von Basismodellen zu verstehen. Diese Erweiterung lässt sich auch mit Zellularautomaten realisieren; deswegen werden wir in dem Kapitel über Fuzzy-Methoden auch einen Fuzzy-Zellularautomaten vorstellen. C. 1 Zellularautomaten Zellularautomaten, im Folgenden als ZA abgekürzt, sind Ende der fünfziger Jahre von John von Neumann entwickelt worden, einem mathematischen Universalgenie, der als einer der Begründer der gesamten Informatik gelten kann.

B. sozialer, kognitiver oder auch natürlicher, d. h. physiko-chemischer und biologischer, Systeme gewinnen. Im Subkapitel über Zellularautomaten und Boolesche Netze werden wir dieses Vorgehen am Beispiel der so genannten Ordnungsparameter näher erläutern. Dieses methodische Vorgehen wird im weiteren Verlauf dieser Einführung exemplarisch vorgestellt, um zu zeigen, wie äußerst unterschiedliche Problemstellungen mit diesem Modellierungsschema bearbeitet werden können. Insbesondere wird es nach diesen sehr allgemeinen und etwas abstrakten, wenn auch methodisch notwendigen Vorbemerkungen Zeit, sich den verschiedenen Bereichen des Soft Computing näher und damit konkreter zuzuwenden.

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