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Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science) >>
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Organic Computing (OC)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Organic Computing)
(Prüfungsordnungsmodul: Wahlpflichtbereich Informatik)
Modulverantwortliche/r: Rolf Wanka
Lehrende:
Rolf Wanka
| Start semester: |
SS 2019 | Duration: |
1 semester | Cycle: |
jährlich (SS) |
| Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Language: |
Deutsch oder Englisch |
Lectures:
Inhalt:
Unter Organic Computing (OC) versteht man den Entwurf und den Einsatz von selbst-organisierenden Systemen, die sich den jeweiligen Umgebungsbedürfnissen dynamisch anpassen. Diese Systeme zeichnen sich dadurch aus, dass sie die sog. Self-*-Eigenschaft besitzen, d.h. sie sind selbst-konfigurierend, selbst-optimierend, selbst-heilend, selbst-schützend, selbst-erklärend, ...
Als Vorbild für solche technischen Systeme werden Strukturen und Methoden biologischer und anderer natürlicher Systeme gewählt.
Lernziele und Kompetenzen:
- Fachkompetenz
- Wissen
- Lernende können Wissen abrufen und wiedergeben. Sie kennen konkrete Einzelheiten wie Begriffe, Definitionen, Fakten, Regeln, Theorien, Merkmale, Kriterien, Abläufe. Sie lernen den Begriff des Organic Computings von anderen Paradigmen zu unterscheiden.
- Verstehen
- Lernende können Beispiele anführen und Aufgabenstellungen interpretieren.
- Anwenden
- Lernende können ein neues Problem wie z.B. Ranking-Erstellung durch Transfer des Wissens lösen.
- Analysieren
- Lernende können ein Problem in einzelne Teile zerlegen und so die Struktur des Problems verstehen.
- Sozialkompetenz
- Fähigkeit und Bereitschaft, zielorientiert mit anderen zusammenzuarbeiten.
Literatur:
- Ch. Müller-Schloer, Ch. von der Malsburg, R. P. Würt. Organic Computing. Informatik-Spektrum, Band 27, Nummer 4, S. 332-336. (LINK)
I. C. Trelea. The particle swarm optimization algorithm: convergence analysis and parameter selection. Information Processing Letters 85 (2003) 317-325. (LINK) J. M. Kleinberg. Authoritative sources in a hyperlinked environment. Journal of the ACM 46 (1999) 604-632. (LINK) M. Dorigo. V. Maniezzo. A Colorni. Ant system: an autocatalytic optimizing process. Technical Report 91-016, Politecnico di Milano, 1991. (LINK) A. Badr. A. Fahmy. A proof of convergence for Ant algorithms. Information Sciences 160 (2004) 267-279. M. Clerc. J. Kennedy. The particle swarm - Explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 8 (2002) 58-73.
Bemerkung:
Auch für CE
Weitere Informationen:
www: https://www.cs12.tf.fau.de/lehre/lehrveranstaltungen/vorlesungen/organic-computing/
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
- Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science): ab 1. Semester
(Po-Vers. 2013 | TechFak | Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science) | Wahlpflichtbereich Informatik | Wahlpflichtbereich Informatik)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "123#67#H", "Informatik (Bachelor of Arts (2 Fächer))", "Informatik (Bachelor of Science)", "Informatik (Master of Science)", "Information and Communication Technology (Master of Science)", "Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)", "Mathematik (Bachelor of Science)", "Medizintechnik (Master of Science)" verwendbar. Details
Studien-/Prüfungsleistungen:
Organic Computing (Prüfungsnummer: 39701)(englischer Titel: Organic Computing)
- Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet, 5 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- Erstablegung: SS 2019, 1. Wdh.: WS 2019/2020, 2. Wdh.: keine Wiederholung
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