700.292 (20W) Simulating Swarm Intelligence

Wintersemester 2020/21

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
06.10.2020 17:00 - 18:30 Online Off Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Präsenz-Lehreveranstaltungen und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein.

Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
Lehrende/r
LV-Titel englisch Simulating Swarm Intelligence
LV-Art Kurs (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Onlinelehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
Anmeldungen 18
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 06.10.2020
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Are you interested in swarms and bio-inspired algorithms?
Curious how complex system behavior emerges from many individuals with simple rules?
Want to simulate such systems, visualize them and gain insight into how they work?

Don't want to or unable to go to a lecture IRL this semester?

Then this course is for you!

DAY & TIME: Tuesday, 17:00 - 18:30 (Austria time)

You will get basic knowledge in swarm intelligence by applying agent-based modeling/simulation methods.

After the course, you will

  • be able to model, code, and run a simulation of a swarm system using the simulation platform Netlogo
  • be able to do some simple(!) evaluations of the simulation using the statistics software R
  • have experience with the complete simulation lifecycle from modeling to running and evaluating multiple simulation runs.

All software used in this course is  free and runs on Windows, Mac, and Linux.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Online instruction only.

Live online lectures, pre-recorded videos, readings, online discussions.

Individual work: students first study existing models and later model, code, run, and evaluate their own simulations.

Online presentation of student projects.


Inhalt/e

  • Swarm Intelligence
  • Simulation methods
  • Agent-based simulation
  • Netlogo platform and language
  • Using Netlogo library models
  • Simple evaluation methods with the R statistics package
  • Modeling and coding your own simulation


Erwartete Vorkenntnisse

Basic knowledge of programming in any language.
This course is suitable for bachelor, master, and PhD students.

Literatur

Bill Rand, Fundamentals of Netlogo Tutorial @ Complexity Explorer (free, sign-up required): https://www.complexityexplorer.org/courses/84-fundamentals-of-netlogo

Jennifer Badham, Agent-Based Modelling for the Self Learner (free pdf eBook): http://research.criticalconnections.com.au/ABMBook/ABMtutorial.pdf

Netlogo User Manual: https://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/

Venables, Smith & R Core Team, An Introduction to R (free pdf eBook): https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf


Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Bachelorstudium Informationstechnik (SKZ: 289, Version: 17W.1)
    • Fach: Informationstechnische Vertiefung (Wahlfach)
      • 10a.3 Wahl von Lehrveranstaltungen ( 0.0h VO/VC/KS/UE / 6.0 ECTS)
        • 700.292 Simulating Swarm Intelligence (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Informationstechnik (SKZ: 289, Version: 17W.1)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 12.5 ECTS)
        • 700.292 Simulating Swarm Intelligence (2.0h KS / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3., 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) ( 0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
        • 700.292 Simulating Swarm Intelligence (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) ( 0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
        • 700.292 Simulating Swarm Intelligence (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Free Electives (Freifach)
      • Free Electives ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 700.292 Simulating Swarm Intelligence (2.0h KS / 3.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2021
  • 700.292 KS Simulating Swarm Intelligence (2.0h / 3.0ECTS)