Situierte Künstliche Kommunikatoren: Eine Dissertation zur Erlangung des akademischen Grades Doktor der Ingenieurwissenschaften
Dokumentinformationen
| Autor | Christian Scheering |
| instructor | Prof. Alois C. Knoll |
| Schule | Technische Fakultät der Universität Bielefeld |
| Fachrichtung | Ingenieurwissenschaften |
| Dokumenttyp | dissertation |
| Veröffentlichungsjahr | 2000 |
| Ort | Bielefeld |
| Sprache | German |
| Seitenanzahl | 192 |
| Format | |
| Größe | 56.82 MB |
- Künstliche Intelligenz
- Situierte Kommunikatoren
- Multi-Agenten-Systeme
Zusammenfassung
I. Einführung
Die Dissertation 'Situierte Künstliche Kommunikatoren' behandelt die Entwicklung und Implementierung intelligenter Agenten in der modernen Robotertechnologie. Situierte Künstliche Kommunikatoren sind Systeme, die in der Lage sind, in dynamischen Umgebungen zu agieren und zu interagieren. Diese Arbeit untersucht die Herausforderungen und Möglichkeiten, die sich aus der Integration von intelligenten Agenten in verschiedene Anwendungen ergeben. Ein zentrales Anliegen ist die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und der Robustheit solcher Systeme. Die Dissertation gliedert sich in mehrere Kapitel, die verschiedene Aspekte der Agententechnologie beleuchten. Die Relevanz dieser Arbeit liegt in der praktischen Anwendbarkeit der entwickelten Konzepte, die in realen Szenarien getestet werden können.
1.1 Situierte Künstliche Kommunikatoren
In diesem Abschnitt wird der Begriff der situierte Künstliche Kommunikatoren definiert und deren Bedeutung in der Robotik erläutert. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, kontextabhängige Entscheidungen zu treffen und sich an wechselnde Umgebungen anzupassen. Die Dissertation beschreibt, wie diese Agenten durch verteilte künstliche Intelligenz und Multi-Agenten-Systeme unterstützt werden. Die Fähigkeit, in Echtzeit zu lernen und sich anzupassen, ist entscheidend für die Effizienz und Effektivität dieser Systeme. Die Arbeit hebt hervor, dass die Entwicklung solcher Agenten nicht nur technisches Wissen erfordert, sondern auch ein tiefes Verständnis der Interaktion zwischen Mensch und Maschine.
II. Intelligente Agenten und Multi Agenten Systeme
Das zweite Kapitel widmet sich den Grundlagen der intelligenten Agenten und deren Integration in Multi-Agenten-Systeme. Diese Systeme bestehen aus mehreren Agenten, die miteinander kommunizieren und kooperieren, um komplexe Aufgaben zu erfüllen. Die Dissertation analysiert verschiedene Agentenkonzepte und deren Einsatzmöglichkeiten in der Robotik. Ein wichtiger Aspekt ist die Agentenmodellierung, die es ermöglicht, Agenten zu erstellen, die spezifische Aufgaben autonom ausführen können. Die Arbeit zeigt, dass die Verteilung von Aufgaben und die Koordination zwischen Agenten entscheidend für den Erfolg solcher Systeme sind. Die praktischen Anwendungen dieser Konzepte sind vielfältig und reichen von der Automatisierung industrieller Prozesse bis hin zu intelligenten Assistenzsystemen.
2.1 Verteilte Künstliche Intelligenz
In diesem Abschnitt wird die Rolle der verteilten künstlichen Intelligenz in der Entwicklung von Agentensystemen untersucht. Die Dissertation beschreibt, wie Agenten in der Lage sind, Informationen zu teilen und gemeinsam Entscheidungen zu treffen. Diese Form der Zusammenarbeit führt zu einer höheren Effizienz und Flexibilität in der Problemlösung. Die Arbeit hebt hervor, dass die Verteilung von Informationen und die Koordination zwischen Agenten entscheidend sind, um komplexe Aufgaben erfolgreich zu bewältigen. Die Analyse zeigt, dass die Implementierung von verteilten Systemen in der Robotik nicht nur technische Herausforderungen mit sich bringt, sondern auch neue Möglichkeiten für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine eröffnet.
III. Aufgabengesteuerte Agenten mit MagiC
Das dritte Kapitel behandelt die Entwicklung von aufgabengesteuerten Agenten unter Verwendung der Plattform MagiC. Diese Agenten sind darauf ausgelegt, spezifische Aufgaben in einer strukturierten Umgebung zu erfüllen. Die Dissertation beschreibt die Motivation hinter der Entwicklung solcher Agenten und die grundlegenden Prinzipien des Vertragsnetzwerks, das die Zusammenarbeit zwischen Agenten ermöglicht. Ein zentrales Thema ist die Agentenmodellierung, die es ermöglicht, Agenten zu erstellen, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben autonom zu bewältigen. Die Arbeit zeigt, dass die Implementierung von aufgabengesteuerten Agenten in der Robotik nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch die Interaktion zwischen Mensch und Maschine verbessert.
3.1 Motivation einer aufgabengesteuerten Organisation
In diesem Abschnitt wird die Motivation für die Entwicklung einer aufgabengesteuerten Organisation erläutert. Die Dissertation beschreibt, wie Agenten in der Lage sind, Aufgaben zu übernehmen und diese effizient zu bearbeiten. Die Arbeit hebt hervor, dass die Aufgabenteilung und die Koordination zwischen Agenten entscheidend für den Erfolg solcher Systeme sind. Die Analyse zeigt, dass die Implementierung von aufgabengesteuerten Agenten in der Robotik nicht nur technische Herausforderungen mit sich bringt, sondern auch neue Möglichkeiten für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine eröffnet.
Dokumentreferenz
- Situierte Künstliche Kommunikatoren (Christian Scheering)
- Verteilte Künstliche Intelligenz (Nicht angegeben)
- Agentenkonzepte (Nicht angegeben)
- MagiC (Nicht angegeben)
- Neuro-Fuzzy-Modell (Nicht angegeben)