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IFLS-Journal. Nr. 11, 2007
(2007)
Dieser Tagungsband enthält die Beiträge des 17. Workshops „Computational Intelligence“ des Fachausschusses 5.14 der VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) und der Fachgruppe „Fuzzy-Systeme und Soft-Computing“ der Gesellschaft für Informatik (GI), der vom 5. – 7. Dezember 2007 im Haus Bommerholz bei Dortmund stattfindet. Der GMA-Fachausschuss 5.14 „Computational Intelligence“ entstand 2005 aus den bisherigen Fachausschüssen „Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen“ (FA 5.21) sowie „Fuzzy Control“ (FA 5.22). Der Workshop steht in der Tradition der bisherigen Fuzzy-Workshops, hat aber seinen Fokus in den letzten Jahren schrittweise erweitert. Die Schwerpunkte sind Methoden, Anwendungen und Tools für • Fuzzy-Systeme, • Künstliche Neuronale Netze, • Evolutionäre Algorithmen und • Data-Mining-Verfahren sowie der Methodenvergleich anhand von industriellen und Benchmark-Problemen. INHALTSVERZEICHNIS T. Fober, E. Hüllermeier, M. Mernberger (Philipps-Universität Marburg): Evolutionary Construction of Multiple Graph Alignments for the Structural Analysis of Biomolecules G. Heidemann, S. Klenk (Universität Stuttgart): Visual Analytics for Image Retrieval F. Rügheimer (OvG-Universität Magdeburg): A Condensed Representation for Distributions over Set-Valued Attributes T. Mrziglod (Bayer Technology Services GmbH, Leverkusen): Mit datenbasierten Technologien und Versuchsplanung zu erfolgreichen Produkten H. Schulte (Bosch Rexroth AG, Elchingen): Approximationsgenauigkeit und dynamisches Fehlerwachstum der Modellierung mit Takagi-Sugeno Fuzzy Systemen C. Burghart, R. Mikut, T. Asfour, A. Schmid, F. Kraft, O. Schrempf, H. Holzapfel, R. Stiefelhagen, A. Swerdlow, G. Bretthauer, R. Dillmann (Universität Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH): Kognitive Architekturen für humanoide Roboter: Anforderungen, Überblick und Vergleich R. Mikut, C. Burghart, A. Swerdlow (Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, Universität Karlsruhe): Ein Gedankenexperiment zum Entwurf einer integrierten kognitiven Architektur für humanoide Roboter G. Milighetti, H.-B. Kuntze (FhG IITB Karlsruhe): Diskret-kontinuierliche Regelung und Überwachung von Robotern basierend auf Aktionsprimitiven und Petri-Netzen N. Rosemann, W. Brockmann (Universität Osnabrück): Kontrolle dynamischer Eigenschaften des Online-Lernens in Neuro-Fuzzy-Systemen mit dem SILKE-Ansatz A. Hans, D. Schneegaß, A. Schäfer, S. Udluft (Siemens AG, TU Ilmenau): Sichere Exploration für Reinforcement-Learning-basierte Regelung Th. Bartz-Beielstein, M. Bongards, C. Claes, W. Konen, H. Westenberger (FH Köln): Datenanalyse und Prozessoptimierung für Kanalnetze und Kläranlagen mit CI-Methoden S. Nusser, C. Otte, W. Hauptmann (Siemens AG, OvG-Universität Magdeburg): Learning Binary Classifiers for Applications in Safety-Related Domains W. Jakob, A. Quinte, K.-U. Stucky, W. Süß, C. Blume (Forschungszentrum Karlsruhe GmbH; FH Köln, Campus Gummersbach) Schnelles Resource Constrained Project Scheduling mit dem Evolutionären Algorithmus GLEAM M. Preuß, B. Naujoks (Universität Dortmund): Evolutionäre mehrkriterielle Optimierung bei Anwendungen mit nichtzusammenhängenden Pareto-Mengen G. Rudolph, M. Preuß (Universität Dortmund): in mehrkriterielles Evolutionsverfahren zur Bestimmung des Phasengleichgewichts von gemischten Flüssigkeiten Y. Chen, O. Burmeister, C. Bauer, R. Rupp, R. Mikut (Universität Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, Orthopädische Universitätsklinik Heidelberg): First Steps to Future Applications of Spinal Neural Circuit Models in Neuroprostheses and Humanoid Robots F. Hoffmann, J. Braun, T. Bertram, S. Hölemann (Universität Dortmund, RWTH Aachen): Multikriterielle Optimierung mit modellgestützten Evolutionsstrategien S. Piana, S. Engell (Universität Dortmund): Evolutionäre Optimierung des Betriebs von rohrlosen Chemieanlagen T. Runkler (Siemens AG, CT IC 4): Pareto Optimization of the Fuzzy c–Means Clustering Model Using a Multi–Objective Genetic Algorithm H. J. Rommelfanger (J.W. Goethe-Universität Frankfurt am Main): Die Optimierung von Fuzzy-Zielfunktionen in Fuzzy (Mehrziel-) LPSystemen - Ein kritischer Überblick D. Gamrad, D. Söffker (Universität Duisburg-Essen): Formalisierung menschlicher Interaktionen durch Situations-Operator- Modellbildung S. Ritter, P. Bretschneider (FhG AST Ilmenau): Optimale Planung und Betriebsführung der Energieversorgung im liberalisierten Energiemarkt R. Seising (Medizinische Universität Wien): Heinrich Hertz, Ludwig Wittgenstein und die Fuzzy-Strukturen - Eine kleine „Bildergeschichte“ zur Erkenntnisphilosophie J. Limberg, R. Seising (Medizinische Universität Wien): Sequenzvergleiche im Fuzzy-Hypercube M. Steinbrecher, R. Kruse (OvG-Universität Magdeburg): Visualisierung temporaler Abhängigkeiten in Bayesschen Netzen M. Schneider, R. Tillmann, U. Lehmann, J. Krone, P. Langbein, U. Stark, J. Schrickel, Ch. Ament, P. Otto (FH Südwestfalen, Airbus Deutschland GmbH, Hamburg, TU Ilmenau): Künstliches Neuronales Netz zur Analyse der Geometrie von großflächig gekrümmten Bauteilen C. Frey (FhG IITB Karlsruhe): Prozessdiagnose und Monitoring feldbusbasierter Automatisierungsanlagen mittels selbstorganisierender Karten
Es gehört zu den Mindestansprüchen des Sozialstaats, bedürftigen Personen ein soziokulturelles Existenzminimum zu sichern. In Deutschland sollen gegenwärtig insbesondere die Leistungen der Sozialhilfe und der Grundsicherung für Arbeitsuchende dafür sorgen, dass dieses Minimalziel erreicht wird. Ob dies gelingt, ist jedoch fraglich, da erhebliche Teile der Bedürftigen ihnen zustehende Leistungen nicht in Anspruch nehmen. Die Statistiken über Leistungsempfänger/innen geben also nur "die halbe Wahrheit" über Bedürftigkeit in Deutschland wieder. Vor der Hartz-IV-Reform kamen auf drei Grundsicherungsempfänger/innen mindestens zwei, eher drei weitere Berechtigte, die von ihrem Anspruch keinen Gebrauch machten. Dabei waren einige gesellschaftliche Gruppen von verdeckter Armut besonders stark betroffen: alleinstehende Frauen, Paarhaushalte mit erwerbstätigem Haushaltsvorstand und Altenhaushalte. Die Einführung des Arbeitslosengeldes (Alg) II im Zuge der Hartz-IV-Reform konnte zwar die verdeckte Armut von früheren Arbeitslosenhilfebeziehenden vermindern. Doch andere Bedürftige, insbesondere Erwerbstätigenhaushalte mit geringem Einkommen, nehmen offensichtlich ihnen zustehende Leistungen nach wie vor häufig nicht in Anspruch. Die Gründe für das Phänomen der verdeckten Armut sind vielfältig. Wesentliche Ursachen sind offenbar, dass viele Bedürftige die relevanten gesetzlichen Regelungen nicht kennen oder mit der Inanspruchnahme staatlicher Hilfeleistungen Stigmatisierungsängste verbinden. Dem könnte entgegengewirkt werden, indem offensiv über bestehende Ansprüche informiert und ein vorurteils- und diskriminierungsfreies Klima im Umgang mit Hilfebedürftigen gefördert wird.
Die Auswertungen der EVS 2003 zur Höhe und Struktur der Konsumausgaben der Paarhaushalte mit einem Kind im unteren Einkommensbereich erfolgten vorrangig mit dem Ziel, Anhaltspunkte zur Beurteilung des gegenwärtigen Niveaus der mit Arbeitslosengeld II und Sozialgeld gegebenen Grundsicherung von Familien zu erarbeiten. Die Ergebnisse vermitteln einen ersten Eindruck über die insgesamt stark eingeschränkten Teilhabemöglichkeiten von Familien mit Bezug von Grundsicherungsleistungen. ...
Die Optimierung von Fuzzy-Zielfunktionen in Fuzzy-(Mehrziel-)LP-Systemen - Ein kritischer Überblick
(2007)
Klassische Programmierungsmodelle benötigen eindeutig bestimmte Koeffizienten und exakt festgelegte Restriktionsgrenzen. Um eine Fehlmodellierung zu vermeiden, ist daher in der Regel eine umfangreiche Informationsaufnahme und -verarbeitung notwendig. Oft wird man dennoch bei Realproblemen einige der Modellparameter nur größenordnungsmäßig angeben können. Während in den klassischen Modellen nur der Weg bleibt, diese ungenauen Größen durch "Mittelwerte" zu ersetzen, bieten Fuzzy-Modelle die Möglichkeit, die subjektiven Vorstellungen eines Entscheiders so präzise zu modellieren, wie dieser es ausdrücken will und kann. Das Risiko, mit einem falschen Bild der Realität zu arbeiten und Lösungen auszuwählen, die nicht dem Realproblem entsprechen, wird somit deutlich reduziert. Beschränken wir die Betrachtung auf den am häufigsten benutzten Modelltyp, die Linearen Programmierungsmodelle, so lässt sich eine Fuzzy-Erweiterung allgemein durch das nachfolgende Fuzzy Lineare Programmierungs-Modelle (FLP-Modell) ausdrücken. ...
IFLS-Journal. Nr. 12, 2007
(2007)