Projekt: Design Methods for Self-Organizing Syst...

Stammdaten
Design Methods for Self-Organizing Systems (DEMESOS)
Beschreibung: Das Verhalten eines selbstorganisierenden Systems definiert sich durch das Zusammenspiel einer üblicherweise großen Anzahl einfacherer Komponenten. Dieses emergente Verhalten zeigt oft sehr gute Eigenschaften bezüglich Skalierbarkeit und Robustheit gegenüber Störeinflüssen oder Parameteränderungen, weshalb sich selbstorganisierende Systeme gut als Paradigma für zukünftige komplexe technische Systeme eignen. Allerdings gibt es keinen einfachen Algorithmus, um die notwendigen lokalen Regeln für ein erwünschtes globales Verhalten zu erzeugen. Bisherige Ansätze bauen zum Beispiel auf manuellem Versuch und Irrtum auf und setzen ein grundsätzliches Systemverständnis des Ingenieurs oder der Ingenieurin voraus. Als Alternative werden oft existierende oder in der Natur vorkommende Systeme kopiert. Das DEMESOS-Projekt untersucht neue Möglichkeiten selbstorganisierende Systeme zu entwerfen, wobei insbesondere evolutionäre Algorithmen untersucht werden.
Schlagworte: self-organizing systems, evolutionary algorithms, neural networks
Design Methods for Self-Organizing Systems (DEMESOS)
Beschreibung: The behavior of a self-organizing system (SOS) is typically defined by the local interaction rules of the components. While this emergent behavior typically is very flexible, i.e., working at different scales being robust against disturbances and failures, there exists no straight-forward way for the design of these rules so that the overall system shows the desired properties. The try and error methods, even when being improved using notions such as the "friction" between two components often suffer from counter-intuitive interrelationships between local rules and emergent behavior. Imitation approaches, such as the bio-inspired methods or the programming of the local behavior by analyzing an example using perfect knowledge are limited to the cases where an appropriate example model is available. The goal of this project is to investigate on novel generic approaches for designing self-organizing systems.
Schlagworte: neural networks , evolutionary algorithms , self-organizing systems
Kurztitel: n.a.
Zeitraum: 01.09.2009 - 31.08.2010
Kontakt-Email: wilfried.elmenreich@uni-klu.ac.at
Homepage: http://www.demesos.tk

MitarbeiterInnen
MitarbeiterInnen Funktion Zeitraum
Wilfried Elmenreich
Wilfried.Elmenreich@aau.at
Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme
Forschungsaktivitäten
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(intern)
  • Projektleiter/in
  • Antragsteller/in
  • 01.09.2009 - 31.08.2010
  • 01.09.2009 - 31.08.2010
Istvan Fehervari
Forschungsaktivitäten
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(intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 01.09.2009 - 31.08.2010

Zuordnung
Organisationseinheit
Fakultät für Technische Wissenschaften
  Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme
Universitätsstraße 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
  -993640
   kornelia.lienbacher@aau.at
https://nes.aau.at/
zur Organisation

Kategorisierung
Projekttyp Forschungsförderung (auf Antrag oder Ausschreibung)
Förderungstyp §27
Forschungstyp
  • Experimentelle Entwicklung
  • Angewandte Forschung
  • Grundlagenforschung
Sachgebiete
  • 1139 - Neuronale (Neurale) Netze (2545) *
  • 1126 - Computer-Netzwerke (2536) *
  • 1122 - Artificial Intelligence *
Forschungscluster
  • Selbstorganisierende Systeme
Genderrelevanz 0%
Projektfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: II)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

Finanzierung
Förderprogramm
Lakeside Labs GmbH
Organisation: Lakeside Science & Technology Park GmbH

Organisation: Lakeside Science & Technology Park GmbH

Kooperationen
Keine Partnerorganisation ausgewählt