Agentenbasierte Schwarmintelligenz by Tjorben Bogon

By Tjorben Bogon

Das autonome Verteilen von inhärenten Systemen ist eine komplexe, nicht immer funktionierende Aufgabe. Naturinspirierte Optimierungsmethoden wie die Partikel Schwarm Optimierung (PSO) sind nur bedingt verteilt parallel berechenbar. Tjorben Bogon entwickelt eine signifikante Verbesserung der PSO, welche auf einer examine der autonomen Anpassungs- und Verbesserungsmöglichkeiten von Metaheuristiken basiert. Der Fokus liegt dabei auf der autonomen dynamischen Steuerung und Integration von Zusatzwissen in den aktuellen Optimierungsverlauf. Der Autor untersucht, wie zum einen neues Wissen aus dem Optimierungsverlauf generiert werden kann und zum anderen, wie dieses Wissen verbreitet und in andere Optimierungen eingebunden werden kann. Er analysiert diese Aufgaben unter der Prämisse einer Anbindung eines Agentensystems und zeigt, wie die Optimierung effizienter ausgeführt und wie sie parallel kooperativ durchgeführt werden kann.

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B. Hill-Climbing). Diese Verfahren halten zu jedem Berechnungsschritt immer eine aktuell beste Lösung bereit und verändern diese nur dann, wenn sie eine neue, bessere Lösung gefunden haben. B. Partikel Schwarm Optimierung), die nicht nur eine aktuelle Lösung zu jedem Zeitschritt zur Verfügung stellen, sondern immer mehrere Lösungen unterschiedlicher Güte gegeneinander evaluieren und dadurch neue Lösungen berechnen und ältere verwerfen. Die zur Zeit am stärksten in der Wissenschaft genutzen Optimierungsmethoden sind die Metaheuristiken, da sie in stetig komplexer werdenden Szenarien häufig die besten Ergebnisse in adäquatem Zeitaufwand berechnen.

Guided Local Search (GLS) GLS nutzt eine Besonderheit um aus lokalen Minima zu entkommen. Es wertet nicht nur die Fitnessfunktion aus, sondern ändert sie zu ihrem Nutzen ab. In jedem Schritt werden für die besten Lösungen im Suchraum Strafpunkte, sogenannte Penalties, vergeben [VT95]. 4: Anhebung der Fitnessfunktion durch Penalties bei einem lokalen Minimum. 4). Das Interessante dabei ist die dadurch erzielte Verbesserung des Optimierungsverfahrens. Es optimiert gleicherweise durch Veränderung der aktuellen Lösung durch Nachbarschaftsverfahren, ist aber effizienter, da es Veränderungen an der Fitnessfunktion vornimmt, welche eigentlich zur Bewertung der Lösung dienen.

Janson und Middendorf [JM04] stellen eine Tree-Topologie vor, bei der jeder Partikel nur einen Nachbarn hat und somit die Verbreitung einer neuen besten Position schrittweise durchgeführt wird. Dadurch wird eine höhere Explorationsrate erzeugt. Nicht nur durch verschiedene Topologien kann eine PSO verändert werden. Auch die Berechnung der update-Formel oder die Anwendung von Zusatzwissen bis zur Integration von anderen Optimierungsmethoden lassen die PSO für unterschiedliche Probleme adäquate Ergebnisse erzielen.

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