Problemseminar Adaptive Systeme

Prof. Dr. Ralf Der - Institut für Informatik - Universität Leipzig

Vortragsthemen im SS 01

Was sind adaptive Systeme?

Adaptive Systeme sind in der Lage, sich an Umweltbedingungen selbständig anzupassen. Allgemein kann man diese Systeme auch als lernende oder lernfähige Systeme bezeichnen. Beispiele sind adaptive Regler, neuronale Netze, classifier Systeme, lernende Entscheidungsbäume u.a. Kernpunkt eines adaptiven Systems ist der Lernalgorithmus, der das System in Abhängigkeit von gegebenen oder selbstgestellten Aufgaben adaptiert.
Wichtiges Einsatzgebiet ist die Robotik. Ein autonomer Roboter, der in einer dynamischen Umgebung agiert, findet immer  neue Bedingungne vor und muß deshalb sein Verhalten ständig neu auf die Umgebung abstimmen. Hier sind selbstlernende Systeme besonders gefragt, weil nur diese die erforderliche Kreativität entwickeln können.
Zum erfolgreichen Abschluss des Seminars gehört ein Vortrag und eine mindestens 10-seitige Ausarbeitung mit Auswertung der einschlägigen aktuellen Literatur einschließich einer Aufllistung der relevanten Seiten im Internet.


Anregungen für eine gute Präsentation hier

Themenvorschläge


Literatur:
[Arkin98] R. C. Arkin: Behavior based robotics. . MIT Press 1998
[Barto/Sutton98] Richard S. Sutton und Andrew G. Barton: Reinforcement Lernen. MIT Press 1998
[Birk/Demiris98]  A. Birk, J. Demiris eds.: Learning Robots. Springer 1998
[Dorigo/Colombetti98] M. Dorigo und M. Colombetti: Robot Shaping. MIT Press 1998