New book on genetic design of fuzzy systems german book on genetic design of fuzzy systems

Frank Hoffmann (fhoffman@CS.Berkeley.EDU)
Thu, 13 Feb 1997 07:58:28 +0100


Dear colleagues,

I would like to announce a new german book on evolutionary
design of fuzzy logic controllers and its application to
the adapatation of mobile robot behaviours. The book is written
in German. For those who are interested, there is a short
summary and the table of contents attached to this email.

Best regards,

Frank Hoffmann

---------------------------------------------------------------------------
Frank Hoffmann UC Berkeley
Computer Science Division Department of EECS
Email: fhoffman@cs.berkeley.edu phone: 1-510-642-8282
URL: http://http.cs.berkeley.edu/~fhoffman fax: 1-510-642-5775
---------------------------------------------------------------------------

Entwurf von Fuzzy Reglern mit
Genetischen Algorithmen

Autor: Frank Hoffmann

mit einem Geleitwort von: Lotfi A. Zadeh

DUV-Verlag
Postfach 30 09 44
D-51338 Leverkusen
Tel.: 02171-44741
Fax.: 02171-48308

1997, XI, 161 Seiten, 107 Abb.
DM 89,- / OES 650,- / SFr 81,-
DUV Informatik
ISBN 3-8244-2079-1


Bei der Entwicklung intelligenter Systeme wird in Zukunft
die Integration von Neuronalen Netzen, Fuzzy Logic und Genetischen
Algorithmen zu hybriden Methodiken eine zentrale Rolle spielen.
Im Rahmen des Soft Computing beschaeftigt sich dieses Werk
mit evolutionaeren Entwurfsverfahren fuer Fuzzy-Regler.
Neben der Darstellung der theoretischen Grundlagen beschreibt es
die Arbeitsweise und den Einsatz eines Genetischen Algorithmus
zum Erstellen der Wissensbasis eines Fuzzy-Systems.
Ein Schwerpunkt des Buches stellt die konkrete Anwendung
der Methodik dar, mit dem Ziel das Verhalten eines mobilen
Roboters an seine Umwelt anzupassen.

''Entwurf von Fuzzy-Reglern mit Genetischen Algorithmen''
ermoeglicht es dem Leser, die wesentlichen Konzepte
genetischer Fuzzy-Systeme zu verstehen, deren Staerken und
Grenzen zu erkennen und ihren Nutzen im Hinblick auf
eigene Aufgabenstellungen zu beurteilen.
Darueberhinaus bietet das Buch zahlreiche praktische Hinweise
zur Entwicklung eines mobilen Roboters und zur Verwendung
von Ultraschallsensoren zur Wahrnehmung von Hindernissen.
Dem mit der Materie vertrautem Leser bietet es neue Perspektiven, indem
es ein neuartiges, flexibles Kodierungsschema zur genetischen
Repraesentation von Fuzzy-Regeln vorstellt und neue Vorschlaege zur
Beurteilung des Regelverhaltens unterbreitet.

INHALTSVERZEICHNIS:

1 Einleitung
1.1 Soft Computing
1.2 Zielsetzung und wesentliche Beitraege
1.3 Aufbau des Buches
2 Fuzzy-Systeme
2.1 Grundlagen der Fuzzy-Logik
2.1.1 Fuzzy-Mengen
2.1.2 Fuzzy-Operatoren
2.1.3 Fuzzy-Relationen
2.2 Fuzzy-Regelung
2.2.1 Prinzip eines Fuzzy-Reglers
2.2.2 Linguistische Variablen und Terme
2.2.3 Fuzzifizierung
2.2.4 Fuzzy-Regeln
2.2.5 Fuzzy-Inferenz
2.2.6 Defuzzifizierung
2.2.7 Fuzzy-Regler mit hierarchischem Aufbau
2.2.8 Fuzzy-Regler fuer mobile Roboter
3 Genetische Algorithmen
3.1 Arbeitsweise und Bestandteile eines GA
3.1.1 Population von Individuen
3.1.2 Kodierung von Loesungen
3.1.3 Selektion
3.1.4 Ersetzungsschema
3.1.5 Rekombination und Mutation
3.2 Theoretische Grundlagen
3.2.1 Schemata-Theorem
3.2.2 Building-Block-Hypothese
3.2.3 Epistasis
3.3 Verwandte Evolutionsverfahren
3.3.1 Evolutionsstrategien
3.3.2 Classifier-Systeme
3.4 Ungeordnete Genetische Algorithmen
3.4.1 Ungeordnete Kodierung
3.4.2 Unter- und ueberbestimmte Erbinformationen
3.4.3 Erweiterter Rekombinationsoperator

4 Entwurf von Fuzzy-Reglern mit GA
4.1 Adaptive und Neuro-Fuzzy-Systeme
4.2 Adaptive Fuzzy-Regler
4.3 Optimierung von Fuzzy-Reglern mit GA
4.3.1 Optimierung parametrisierter Zugehoerigkeitsfunktionen
4.3.2 Erlernen der Regelbasis durch einen Genetischen Algorithmus
4.4 Ungeordnetes Kodierungsschema fuer eine Regelbasis
4.4.1 Kodierung von Regeln
4.4.2 Kodierung der Regelbasis
4.4.3 Rekombination von Regeln und Regelbasis
4.4.4 Mutation von Regeln
4.4.5 Integration von Expertenwissen
4.5 Bewertungsfunktionen f"ur Regler
4.5.1 Anpassung der Regelbasis an einen Referenzdatensatz
4.5.2 Dynamisch gewichtete Bewertungsfunktion bei vorhandenem Referenzdatensatz
4.5.3 Optimierung einer Sollwertregelung
4.5.4 Bewertungsfunktionen bei komplexen Regelungsproblemen
4.5.5 Koevolution von Trainingssituationen
4.5.6 Dynamisch gewichtete Bewertungsfunktion bei konkurrierenden Teilzielen

5 Adaption des Verhaltens eines mobilen Roboters
5.1 Zielsetzung und Realisierung
5.2 Aufbau des mobilen Roboters
5.2.1 Mechanik und Antrieb
5.2.2 Ultraschallsensorik
5.2.3 Steuerung
5.3 Simulation d. Roboters in einer virtuellen Umgebung
5.4 Autonome Agenten
5.5 Zielansteuerung
5.5.1 Aufgabenstellung
5.5.2 Bewertung der Regler
5.5.3 Ergebnisse
5.6 Kollisionsvermeidung
5.6.1 Aufgabenstellung
5.6.2 Testumgebungen
5.6.3 Bewertung der Regler
5.6.4 Ergebnisse
5.7 Kollisionsvermeidung und Zielansteuerung
5.7.1 Aufgabenstellung
5.7.2 Testumgebungen
5.7.3 Bewertung der Regler
5.7.4 Ergebnisse
6 Zusammenfassung und Ausblick

Literaturverzeichnis