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Das Buch gibt eine breite Übersicht über die wichtigsten Optimierungsmethoden, wobei die Verfahren beispielhaft erläutert und mit über 400 Abbildungen illustriert werden. Im ersten Teil des Buches werden verschiedene Klassen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Gegenstand des zweiten Teils sind klassische Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Im dritten Teil werden naturanaloge Optimierungsmethoden behandelt, darunter physikbasierende Algorithmen, evolutionäre Algorithmen, schwarmintelligente Methoden sowie Optimierungsverfahren, die durch das Immunsystem inspiriert sind. Der letzte Teil des Buches befasst sich mit der Optimierung neuronaler Netze und gibt eine Einführung in ein neues vielversprechendes Forschungsgebiet der KI-basierten, selbstlernenden Optimierungsalgorithmen.

Im Kern dieser Arbeit geht es um das Begreifen von Kognition. Der Kognitionsbegriff wird zur Schlüsselkategorie in den basalen Gedanken- bzw. Modellgebäuden und den daraus entwickelten Algorithmen. Es ist eine Arbeit, die unter anderem die philosophischen Positionen des Reduktionismus, Funktionalismus und Konstruktivismus mit einer kognitiven Theorie so in Verbindung bringt, um diese erkenntnistheoretischen Ismen mit den Erkenntnissen einer technologisierten Kognitionswissenschaft zu synchronisieren und als algorithmisierte Theorie im Rahmen eines Entwicklungsprojekt als artifizielle Kognition zu realisieren. Die Arbeit ist somit theoretisch fundiert und praktisch orientiert.

Für Leser, die bereits die Grundlagen der Wissensverarbeitung und Computernetzwerke beherrschen, gibt das Buch einen Überblick über innovative Verfahren, die die automatisierte Suche, Recherche, Klassifikation und Verwaltung von Texten im Kontext dezentraler Systeme und vor allem im WWW erlauben. Besondere Aufmerksamkeit wird dabei auf eine personalisierte Verarbeitung gerichtet, die auch zeitliche Aspekte, wie z. B. das digitale Vergessen, einbeziehen. An vielen Stellen werden auf interessante und neuartige Art und Weise Analogien aus anderen Wissensgebieten, so z. B. zur Verarbeitung von Informationen und zum Lernen im menschlichen Gehirn sowie der Natur schlechthin genutzt.

KI verständlich und humorvoll erklärt für alle technisch Interessierten Der US-Bestseller jetzt auf Deutsch Das Buch vermittelt fundierte technische Informationen anhand von gut nachvollziehbaren KI-Experimenten und wirft auch einen kritischen Blick auf den aktuellen Einsatz von KI Janelle Shane bloggt auf aiweirdness.com, ihre Arbeit wurde in der New York Times, Slate und The New Yorker vorgestellt Wir verlassen uns jeden Tag auf künstliche Intelligenz, wenn es um Empfehlungen, Übersetzungen und Katzenohren für unsere Selfie-Videos geht. Wir vertrauen KI auch in Fragen von Leben und Tod, auf der Straße und in unseren Krankenhäusern. Aber wie intelligent ist KI wirklich, auf welche Weise löst sie Probleme, wie versteht sie Menschen?Janelle Shane liefert die Antworten auf KI-Fragen, die Sie sich schon immer gestellt haben, und auf einige, die Sie definitiv nicht gestellt haben, wie z.B.: Wie kann ein Computer das perfekte Sandwich entwerfen? Und ist das weltbeste Halloween-Kostüm wirklich'Vampirschweinebraut'? In dieser klugen, oft sehr lustigen Einführung in die interessanteste Wissenschaft unserer Zeit zeigt Shane, wie KI-Algorithmen lernen, versagen und sich anpassen. Ein Buch perfekt für alle, die neugierig darauf sind, wie die Roboter in unserem Leben funktionieren.

Dieses Lehrbuch, entstanden aus einer Anfängervorlesung aus dem Informatik-Studiengang an der Leibniz Universität Hannover, bietet einen ersten Einstieg in den Bereich der Komplexitätstheorie. Der Leser wird mit den wichtigsten Begriffen und Resultaten aus diesem Bereich vertraut gemacht: Komplexitätsklassen, vollständige („schwierigste“) Probleme in einer Komplexitätsklasse – detailliert am Begriff der NP-Vollständigkeit und an vielen Beispielen ausgeführt – sowie Approximationsalgorithmen als Lösungsmöglichkeit für viele NP-vollständige Probleme. Außerdem enthält das Buch eine große Anzahl an Übungsaufgaben (mit vielen Lösungen) wie auch abschließend die Möglichkeit, sein erarbeitetes Wissen in zwei exemplarischen Klausuren zu prüfen.

Tobias Miunske stellt einen neuartigen Bewegungsalgorithmus vor, der sich zur Laufzeit adaptiv an verschiedenartige fahrdynamische Szenarien anpasst. Der vorgestellte Algorithmus wird durch eine flachheitsbasierte prädiktive Vorsteuerung erweitert und so in seiner Parametrierung optimal ausgereizt. Dadurch wird bezüglich der längsdynamischen Bewegungswahrnehmung dem Fahrer eine äußerst realitätsnahe Fahrsimulation bereitgestellt.Der Autor: Tobias Miunske hat am Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen (IVK) der Universität Stuttgart promoviert. Er ist im Bereich Motion Control für vollbewegliche Fahrsimulatoren tätig. Außerdem beschäftigt sich seine Forschungsthematik mit der Trajektoriengenerierung für das automatisierte Fahren und dessen Analyse am Stuttgarter Fahrsimulator.

Weitere Informationen zum Buch und zur Autorin finden Sie beim SpecialSie sind eines Verbrechens angeklagt. Wer soll über Ihr Schicksal entscheiden? Ein menschlicher Richter oder ein Computer-Algorithmus? Sie sind sich absolut sicher? Sie zögern womöglich? In beiden Fällen sollten Sie das Buch der jungen Mathematikerin und Moderatorin Hannah Fry lesen, das mit erfrischender Direktheit über Algorithmen aufklärt, indem es von Menschen handelt.Algorithmen prägen in wachsendem Ausmaß den Alltag von Konsum, Finanzen, Medizin, Polizei, Justiz, Demokratie und sogar Kunst. Sie sortieren die Welt für uns, eröffnen neue Optionen und nehmen uns Entscheidungen ab - schnell, effektiv, gründlich. Aber sie tun das, ohne zu fragen, und stellen uns vor neue Dilemmata. Vor allem jedoch: Wir neigen dazu, Algorithmen als eine Art Autorität zu betrachten. statt ihre Macht infrage zu stellen. Keine Dimension unserer Welt, in der sie nicht längst Einzug gehalten haben: Algorithmen, diese unscheinbaren Folgen von Anweisungen, die im Internet sowieso, aber auch in jedem Computerprogramm tätig sind, prägen in wachsendem, beängstigendem Ausmaß den Alltag von Konsum, Finanzen, Medizin, Polizei, Justiz, Demokratie und sogar Kunst. Sie sortieren die Welt für uns, eröffnen neue Optionen und nehmen uns Entscheidungen ab - schnell, effektiv, gründlich. Aber sie tun das häufig, ohne uns zu fragen, und sie stellen uns vor neue, keineswegs einfach zu lösende Dilemmata. Vor allem aber: Wir neigen dazu, Algorithmen als eine Art Autorität zu betrachten, statt ihre Macht in Frage zu stellen. Das öffnet Menschen, die uns ausbeuten wollen, Tür und Tor. Es verhindert aber auch, dass wir bessere Algorithmen bekommen. Solche, die uns bei Entscheidungen unterstützen, anstatt über uns zu verfügen. Die offenlegen, wie sie zu einer bestimmten Entscheidung gelangen. Demokratische, menschliche Algorithmen. Dafür plädiert dieses Buch - zugänglich, unterhaltsam, hochinformativ.

Der durch die „Blumenkinder“ des Silicon Valley entfesselte digitale Rausch droht, die Vernunft durch den Aberglauben zu ersetzen, man könne die Welt rechnend vervollkommnen. Wer aber glaubt, die Probleme einer ungewissen Welt mit technologischen Gewissheiten lösen zu können, hat weder etwas von der Welt noch etwas von der Technologie verstanden. Im digitalen Sittenbild aus Silizium und Statistik ersetzt Rechnen das Denken, Wahrscheinlichkeit wird für Wahrheit ausgegeben und Korrelation verdrängt Kausalität. Die Hohepriester der Digitalisierung fragen nicht, ob wir das, was sie verkünden, für gut und richtig halten. Gut und richtig sind keine Kategorien des Digitalen.

Jürgen-Oliver Pitz leitet eine Methode zur Ansteuerung eines Fahrsimulators her, welche die Bewegungswiedergabe für eine Vielzahl von Fahrsituationen optimiert. Hierzu stellt er einen ganzheitlichen Ansatz vor, der sowohl Informationen aus der Fahrzeugsimulation als auch aus der direkten und vorausliegenden Fahrzeugumgebung analysiert und auswertet. Die Auswertung zur Systemlaufzeit ermöglicht eine universelle und streckenunabhängige Nutzung des Motion-Cueing-Algorithmus. Der Autor ermittelt in einer repräsentativen Simulatorstudie mit über 40 Probanden das Potenzial des Ansatzes gegenüber dem eines Referenzalgorithmus und zeigt die Vorteile für verschiedene Anwendungsgebiete auf.

Korbinian Hartl beleuchtet die Rollen von Suchmaschinen innerhalb der verfassungsrechtlichen Ordnung. Dogmatisch geht der Autor zunächst der Verortung von Suchmaschinen innerhalb der Kommunikationsgrundrechte nach, um aufbauend darauf die Frage nach dem „Ob“ einer Reaktionspflicht des Gesetzgebers auf vorhandenes Wirkpotential zu behandeln. Den Abschluss bildet die Auseinandersetzung mit Regulierungsoptionen de lege ferenda. Innerhalb der verfassungsrechtlichen Ordnung werden Suchmaschinen nicht als rein technische „Dokumentensammler“, sondern als mit eigener Wirkmacht versehene zentrale Instanzen betrachtet.

Sebastian Goderbauer zeigt, dass das Einteilen von Wahlkreisen für die Deutsche Bundestagswahl aufgrund der gesetzlichen Vorgaben als ein mathematisches Optimierungsproblem angesehen werden kann. Er gibt eine detaillierte Komplexitätsanalyse des zugrundeliegenden Partitionsproblems an und untersucht, welches die beste Wahlkreisanzahl für Deutschland ist. Der Autor entwickelt einen optimierungsbasierten Algorithmus zum Einteilen von Wahlkreisen und wendet diesen auf deutsche Bevölkerungsdaten an.

Dieses Lehrbuch, entstanden aus einer Anfängervorlesung aus dem Informatik-Studiengang an der Leibniz Universität Hannover, bietet einen ersten Einstieg in den Bereich der Komplexitätstheorie. Der Leser wird mit den wichtigsten Begriffen und Resultaten aus diesem Bereich vertraut gemacht: Komplexitätsklassen, vollständige („schwierigste“) Probleme in einer Komplexitätsklasse – detailliert am Begriff der NP-Vollständigkeit und an vielen Beispielen ausgeführt – sowie Approximationsalgorithmen als Lösungsmöglichkeit für viele NP-vollständige Probleme. Außerdem enthält das Buch eine große Anzahl an Übungsaufgaben (mit vielen Lösungen) wie auch abschließend die Möglichkeit, sein erarbeitetes Wissen in zwei exemplarischen Klausuren zu prüfen.

Schnelles Wachstum gespeicherter Datenmengen in der Informationstechnik führte in den vergangenen Jahren zu einem steigenden Interesse an Methoden, die in der Lage sind, nützliches Wissen automatisch aus großen Datenbeständen zu filtern. Mit dem Ziel, solche Methoden zu entwickeln, hat sich inzwischen unter Synonymen wie „Data Mining“, „Knowledge Discovery in Databases“ (KDD) oder „Datenmustererkennung“ eine neue Forschungsrichtung etabliert, die bislang isoliert arbeitende Einzeldisziplinen vereinigt. Zu nennen sind die Disziplinen Statistik, Datenbank- und Expertensystemforschung, automatischer Wissenserwerb, Maschinelles Lernen und Fuzzy-Datenanalyse. Die Literatur über „Data Mining“ dokumentiert zahlreiche Versuche, aus verschiedenartigsten Datenbeständen neue Erkenntnisse zu gewinnen. Hierbei werden unterschiedliche Algorithmen des „Data Mining“ beschrieben. Ziel hierbei ist es, die Eignung Neuronaler Netze, oft auch als Künstliche Neuronale Netze bezeichnet, als Mining-Algorithmen für die Mining-Funktionen Clustern und Vorhersage zu untersuchen. Dabei begrenzt sich die Sichtweise auf Backpropagation- und Kohonen-Netze, da diese Neuronalen Netze für Clustern und Vorhersagen prädestiniert sind.

Klaus Mainzer zeigt in diesem Buch, wie es bei dem Vorhaben, die Welt zu berechnen, zu einer Revolution der Denkart kam. Während Generationen von Mathematikern, Physikern und Philosophen auf der Suche nach der Weltformel mit Gleichungen arbeiteten und in den Kategorien von Ursache und Wirkung dachten, ist die «new science» dadurch charakterisiert, dass an die Stelle mathematischer Beweise und Theorien Computerexperimente und Algorithmen treten. «Korrelation» statt «Begründung», lautet die Devise des neuen Denkens. Die Korrelationen in Big Data sollen bislang verborgene Zusammenhänge aufdecken. Nach diesem Prinzip, schreibt das US-Magazin Time, will die 2013 von Google neu gegründete Medizinfirma Calico an der Lebensverlängerung des Menschen arbeiten, indem nicht die Ursachen von Alter und Krankheit untersucht, sondern Unmengen medizinischer Daten mit Algorithmen ausgewertet werden. Eine beispiellose Erfolgsgeschichte also? Mainzer stellt in diesem Buch die faszinierende neue Art der Wissensgewinnung vor, aber er macht auch die Gegenrechnung auf. Sein Buch ist ein Plädoyer für die Besinnung auf die Grundlagen, Theorien, Gesetze und die Geschichte, die zu der Welt führen, in der wir heute leben.

Das Buch Arithmetik ist eine Übersetzung des vierten Kapitels der legendären Werkreihe'The Art of Computer Programming'von Donald E. Knuth in der neuesten Fassung. Es handelt sich um eine umfangreiche Einführung in die Computeralgebra, die den neuesten Stand der Forschung berücksichtigt. Donald E. Knuth versteht es, die Algorithmen didaktisch sehr geschickt und ohne Kompromisse bei der Strenge aufzubereiten. Das Buch enthält außerdem Hunderte von Aufgaben verschiedener Schwierigkeitsgrade mit Lösungen. Der Übersetzer, Prof. Dr. R. Loos, lehrt an der Universität Tübingen.

Die zunehmenden Fähigkeiten von Rechnersystemen ermöglichen den Einsatz komplexer mathematischer Methoden für Anwendungen aus dem Bereich der Graphischen Datenverarbeitung und des Computer Aided Design (CAD). Der effektive Einsatz dieser Methoden in den verschiedenen Darstellungsbereichen der Graphischen Datenverarbeitung, wie CAD-, Animations- oder Visualisierungssystemen, erfordert eine intensive Abstimmung und Zusammenarbeit der Fachgebiete Mathematik und Informatik sowohl in der Forschung als auch in der industriellen Anwendung. Mit der Zielsetzung, einerseits die mathematisch-geometrischen Grundlagen und andererseits die Anwendungen geometrischer Verfahren im Graphik- und CAD-Bereich darzustellen und zu diskutieren, veranstaltete das Darmstädter Zentrum für Graphische Datenverarbeitung (ZGDV) in Zusammenarbeit mit der Fraunhofer-Arbeitsgruppe für Graphische Datenverarbeitung (FhG-AGD) und der Technischen Hochschule Darmstadt vom 28. bis 30. März 1990 den Workshop, aus dem die Beiträge dieses Buches hervorgehen.

Ausgehend von den Verfahren, die zu den hochgenauen Pi-Berechnungen eingesetzt werden, stellen die Autoren das mathematische, programmtechnische sowie historische Umfeld der Zahl Pi ausführlich dar.So werden sowohl Themen wie die modernen arithmetischen Hochleistungsalgorithmen wie FFT-Multiplikation und superlinear konvergente Iterationen von Gauß, Brent, Salamin und Borwein als auch der Algorithmus'digitextract', der Tröpfelalgorithmus und die Formeln von Ramanujan behandelt.Der Leser findet einerseits historisch Interessantes wie die Wiederentdeckung der AGM-Formeln im Gauß-Nachlaß, andererseits aber auch Skurriles und Anregendes wie die Untersuchungen zur Normalität von Pi.Die CD-ROM umfaßt unter anderem die in C++ ausgeführte Langzahlarithmetik'hfloat'und viele weitere Programme zu Algorithmen für die Pi-Berechnung, die jeweils im Sourcecode beigefügt sind.

Der effizienten Gestaltung von Güterverkehrsnetzen kommt angesichts der zunehmenden wirtschaftlichen Verflechtung und überlasteter Straßen eine immer größere Bedeutung zu. In Güterverkehrsnetzen unterscheidet man zwischen dem Fernverkehr, der linienmäßig die Knoten des Netzes verbindet, und dem Nah- oder Flächenverkehr im Einzugsgebiet eines'Depots'. Letzterer besteht in Ausliefer-und Sammeltouren, die jeweils vom Depot ausgehen, eine große Anzahl von Kunden bedienen und zum Depot zurückfuhren. Die Planung solcher Touren fiir ein Depot und einen Tag ist ein viel untersuchtes schwieriges Problem. Andererseits gibt es fiir die langfristige Gestaltung solcher Netze Verfahren der Standortplanung, die vor allem die Anzahl und Standorte der Depots bestimmen. Diese Verfahren beachten jedoch nicht, daß die Standortentscheidungen die Touren im Flächenverkehr und damit dessen Kosten betreffen, sondern unterstellen Stichfahrten vom Depot zu jedem einzelnen Kunden. Der komplizierte Zusammenhang zwischen der sehr langfristigen Standortplanung der Depots und der sehr kurzfristigen Tourenplanung ist Gegenstand der vorliegenden Schrift. Da eine simultane Lösung über beide Planungsebenen weder sinnvoll noch praktikabel ist, stellt sich der Verfasser die Aufgabe, die Auswirkung von Standortentscheidungen auf die Kosten der Tourenplanung durch eine Approximation zu erfassen, die dann in üblichen Verfahren der Standortplanung verwendet werden kann. Diese noch kaum untersuchte Problemstellung ist von großer Bedeutung fiir die Gestaltung von Güterverkehrsnetzen und besonders nach der Aufhebung der amtlichen Güterverkehrstarife aktuell, da nun die tatsächlichen Kosten der einzelnen Touren maßgeblich sind.

In der betrieblichen Planung müssen häufig komplexe kombinatorische Optimierungsprobleme wie das Standardproblem der Tourenplanung mit Zeitfensterrestriktionen in akzeptablen Rechenzeiten gelöst werden. Hierzu haben sich Metaheuristiken etabliert. In jüngerer Zeit erhofft man sich eine Steigerung der Lösungsqualität durch Hybridisierung und Parallelisierung. Für das genannte Tourenplanungsproblem entwickelt Jörg Homberger eine verteilt-parallele Metaheuristik nach einem Modell der Kooperativen Autonomie und evaluiert sie intensiv anhand einschlägiger Benchmarkprobleme und dreihundert zusätzlich generierter Probleminstanzen mit einer praxisrelevanten Problemgröße von bis zu eintausend Kunden. Im Vergleich zu den in der Literatur vorgeschlagenen Lösungsverfahren konnte mit dieser verteilt-parallelen Metaheuristik eine zum Teil deutlich höhere Lösungsqualität erzielt werden.

Der Autor bietet eine systematische und umfassende Einführung in das Thema Datenstrukturen und Algorithmen. Aus dem Inhalt: Bäume, Hashing, Union Find, Priority Queues, Divide-and-conquer, dynamische Programmierung, Aufzählungsmethoden, Greedy-, Approximations-, Probabilistische Algorithmen, Algorithmen auf Graphen, Stringmatching, Online-Algorithmen, schnelle Fourier-Transformationen und lineare Programmierung.