Plangenerierung in Multi-Agent Simulationen
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Verlag:VDM
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
19.12.2007
Verlag
VDMSeitenzahl
96
Maße (L/B/H)
24/17/0,6 cm
Gewicht
175 g
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-8364-3538-3
ganzen Landes simulieren, bestehen aus verschiedenen Modulen wie etwa
Bedürfnisgenerierung, Wegwahl oder Verkehrs-Mikrosimulation. Eines dieser
Module generiert für jeden Agenten einen individuellen Tagesplan, der aus
einer Abfolge von täglichen Aktivitäten besteht. Oft werden die Tagespläne
für einen Tag im Voraus festgelegt und dann unabhängig von eventuellen
Ereignissen abgearbeitet. Dies ist jedoch unrealistisch, da in der Wirklichkeit
ein Tagesplan ständig der gegebenen Situation angepasst wird. So können
Aktivitäten als Reaktion auf einen Verkehrsstau verlängert, verkürzt oder gar
ganz weggelassen werden.
In diesem Buch werden zwei Methoden der künstlichen Intelligenz auf ihre
Tauglichkeit untersucht, solche flexiblen Tagespläne zu generieren. Beim
Q-Learning wird für jeden möglichen Zustand die optimale Aktion erlernt,
während die Learning Classifier Systems Regeln erzeugen, die für grössere
Zustandsmengen die beste Aktion ermitteln.
Das Buch richtet sich an Wissenschaftler und Studierende, die realistische
Multi-Agent Simulationen durchführen möchten bzw. schon vorhandene
Simulationen verbessern wollen. Obwohl sich das Buch speziell auf Verkehrssimulationen
bezieht, lassen sich die Ergebnisse leicht auch in anderen Simulationen
anwenden.
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