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Plangenerierung in Multi-Agent Simulationen (Realistische Tagespläne für Verkehrssimulationen) - Philip Graf
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Philip Graf:
Plangenerierung in Multi-Agent Simulationen (Realistische Tagespläne für Verkehrssimulationen) - neues Buch

ISBN: 3836435381

ID: 3836435381

Multi-Agent Simulationen, die z.B. den Verkehr einer Grossstadt oder einesganzen Landes simulieren, bestehen aus verschiedenen Modulen wie etwaBedürfnisgenerierung, Wegwahl oder Verkehrs-Mikrosimulation. Eines dieserModule generiert für jeden Agenten einen individuellen Tagesplan, der auseiner Abfolge von täglichen Aktivitäten besteht. Oft werden die Tagesplänefür einen Tag im Voraus festgelegt und dann unabhängig von eventuellenEreignissen abgearbeitet. Dies ist jedoch unrealistisch, da in der Wirklichkeitein Tagesplan ständig der gegebenen Situation angepasst wird. So könnenAktivitäten als Reaktion auf einen Verkehrsstau verlängert, verkürzt oder garganz weggelassen werden.In diesem Buch werden zwei Methoden der künstlichen Intelligenz auf ihreTauglichkeit untersucht, solche flexiblen Tagespläne zu generieren. BeimQ-Learning wird für jeden möglichen Zustand die optimale Aktion erlernt,während die Learning Classifier Systems Regeln erzeugen, die für grössereZustandsmengen die beste Aktion ermitteln.Das Buch richtet sich an Wissenschaftler und Studierende, die realistischeMulti-Agent Simulationen durchführen möchten bzw. schon vorhandeneSimulationen verbessern wollen. Obwohl sich das Buch speziell auf Verkehrssimulationenbezieht, lassen sich die Ergebnisse leicht auch in anderen Simulationenanwenden., EAN: 9783836435383, ISBN: 3836435381 [SW:Verkehr ; Künstliche Intelligenz ; Computersimulation], [VÖ:20080200], Buch (dtsch.)

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ISBN: 3836435381

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Multi-Agent Simulationen, die z.B. den Verkehr einer Grossstadt oder einesganzen Landes simulieren, bestehen aus verschiedenen Modulen wie etwaBedürfnisgenerierung, Wegwahl oder Verkehrs-Mikrosimulation. Eines dieserModule generiert für jeden Agenten einen individuellen Tagesplan, der auseiner Abfolge von täglichen Aktivitäten besteht. Oft werden die Tagesplänefür einen Tag im Voraus festgelegt und dann unabhängig von eventuellenEreignissen abgearbeitet. Dies ist jedoch unrealistisch, da in der Wirklichkeitein Tagesplan ständig der gegebenen Situation angepasst wird. So könnenAktivitäten als Reaktion auf einen Verkehrsstau verlängert, verkürzt oder garganz weggelassen werden.In diesem Buch werden zwei Methoden der künstlichen Intelligenz auf ihreTauglichkeit untersucht, solche flexiblen Tagespläne zu generieren. BeimQ-Learning wird für jeden möglichen Zustand die optimale Aktion erlernt,während die Learning Classifier Systems Regeln erzeugen, die für grössereZustandsmengen die beste Aktion ermitteln.Das Buch richtet sich an Wissenschaftler und Studierende, die realistischeMulti-Agent Simulationen durchführen möchten bzw. schon vorhandeneSimulationen verbessern wollen. Obwohl sich das Buch speziell auf Verkehrssimulationenbezieht, lassen sich die Ergebnisse leicht auch in anderen Simulationenanwenden., EAN: 9783836435383, ISBN: 3836435381 [SW:Verkehr ; Künstliche Intelligenz ; Computersimulation], [VÖ:20080200], Buch (dtsch.)

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Multi-Agent Simulationen, die z.B. den Verkehr einer Grossstadt oder einesganzen Landes simulieren, bestehen aus verschiedenen Modulen wie etwaBedürfnisgenerierung, Wegwahl oder Verkehrs-Mikrosimulation. Eines dieserModule generiert für jeden Agenten einen individuellen Tagesplan, der auseiner Abfolge von täglichen Aktivitäten besteht. Oft werden die Tagesplänefür einen Tag im Voraus festgelegt und dann unabhängig von eventuellenEreignissen abgearbeitet. Dies ist jedoch unrealistisch, da in der Wirklichkeitein Tagesplan ständig der gegebenen Situation angepasst wird. So könnenAktivitäten als Reaktion auf einen Verkehrsstau verlängert, verkürzt oder garganz weggelassen werden.In diesem Buch werden zwei Methoden der künstlichen Intelligenz auf ihreTauglichkeit untersucht, solche flexiblen Tagespläne zu generieren. BeimQ-Learning wird für jeden möglichen Zustand die optimale Aktion erlernt,während die Learning Classifier Systems Regeln erzeugen, die für grössereZustandsmengen die beste Aktion ermitteln.Das Buch richtet sich an Wissenschaftler und Studierende, die realistischeMulti-Agent Simulationen durchführen möchten bzw. schon vorhandeneSimulationen verbessern wollen. Obwohl sich das Buch speziell auf Verkehrssimulationenbezieht, lassen sich die Ergebnisse leicht auch in anderen Simulationenanwenden., EAN: 9783836435383, ISBN: 3836435381 [SW:Verkehr ; Künstliche Intelligenz ; Computersimulation], [VÖ:20080200], Buch (dtsch.)

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Plangenerierung in Multi-Agent Simulationen - Graf, Philip
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Graf, Philip:
Plangenerierung in Multi-Agent Simulationen - Taschenbuch

2008, ISBN: 3836435381, Lieferbar binnen 4-6 Wochen Versandkosten:Versandkostenfrei innerhalb der BRD

ID: 9783836435383

Internationaler Buchtitel. Verlag: VDM Verlag, Paperback, 96 Seiten, L=240mm, B=170mm, H=6mm, Gew.=197gr, [GR: 16320 - HC/Informatik], Kartoniert/Broschiert

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Detailangaben zum Buch - Plangenerierung in Multi-Agent Simulationen


EAN (ISBN-13): 9783836435383
ISBN (ISBN-10): 3836435381
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2008
Herausgeber: VDM Verlag
96 Seiten
Gewicht: 0,197 kg
Sprache: ger/Deutsch

Buch in der Datenbank seit 23.03.2008 14:23:43
Buch zuletzt gefunden am 16.09.2011 23:50:19
ISBN/EAN: 9783836435383

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-8364-3538-1, 978-3-8364-3538-3


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