PPS Präsentation -> Wikommen

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Memetische Algorithmen …der Versuch einer Einordnung
Advertisements

Perceptrons and the perceptron learning rule
Schnelle Matrizenoperationen von Christian Büttner
Verschlüsselte Botschaften - eine Einführung -
Wilhelm-Raabe-Schule Fachbereich: Mathematik Thema: Lineare Funktionen
Genetische Algorithmen für die Variogrammanpassung
(Harmonische) Schwingungen
Genetische Algorithmen
Genetische Algorithmen
Suchbäume Richard Göbel.
Heuristiken Automatic Problem Solving Institut für Informatik
Prof.Dr.S. Albers Prof. Dr. Th. Ottmann
Genetische Algorithmen
Lösung linearer Gleichungssysteme
Problemstellung Berechne die Summe der Quadrate aller natürlichen Zahlen bis zu einer vorgegebenen Zahl (bspw. 100)! Oder mathematisch: Berechne.
Die moderne Evolutionstheorie
PG 520 Intelligence Service – gezielte Informationen aus dem Internet
Kräfte.
Ingo Rechenberg PowerPoint-Folien zur 6. Vorlesung Evolutionsstrategie II Theorie: Vom Kugelmodell zum Gratmodell Nachgerechnet: Von der Urbakterie zum.
PowerPoint-Folien zur 10. Vorlesung „Evolutionsstrategie I“
Ingo Rechenberg PowerPoint-Folien zur 6. Vorlesung Evolutionsstrategie II Theorie: Vom Kugelmodell zum Gratmodell Nachgerechnet: Von der Urbakterie zum.
Physik für Studierende der Fakultät III: Columbia Unglück
Was sind Cluster und wie sind sie aufgebaut
Lehrstuhl für Unternehmensforschung
(Gini-Koeffizient, Lorenz-Kurve)
Rechner Praktikum Numerische Gasdynamik Nuss-Projekt 2: Riemannlöser
Konzeption und Realisierung von DSS
Wiederholung und Beispiele
Eigenschaften der OLS-Schätzer
MINT-Lernzentrum: Unterricht lernwirksam gestalten
Lösungsweg: Satz von Gauß
Manfred Wahl Gewinnen mit Risiko Mgmt Heidelberger Investoren Runde 11. April 2007 Idee: van Tharp Institute, Technischer Analyse Kongress 2006, Frankfurt.
Fundamente der Computational Intelligence (Vorlesung) Prof. Dr. Günter Rudolph Fachbereich Informatik Lehrstuhl für Algorithm Engineering Wintersemester.
Moin. Ich benutze PPT 2002 und möchte drei Bilder nacheinander 1
Computational Thinking Online Algorithmen [Was ist es wert, die Zukunft zu kennen?] Kurt Mehlhorn Konstantinos Panagiotou.
Black Box Algorithmen Hartmut Klauck Universität Frankfurt SS
Herzlich Willkommen zur Präsentation von
Black Box Algorithmen Hartmut Klauck Universität Frankfurt SS
Effiziente Algorithmen
Beweissysteme Hartmut Klauck Universität Frankfurt WS 06/
Mittelwert und Standardabweichung
Fundamente der Computational Intelligence (Vorlesung) Prof. Dr. Günter Rudolph Fachbereich Informatik Lehrstuhl für Algorithm Engineering Wintersemester.
Fundamente der Computational Intelligence (Vorlesung) Prof. Dr. Günter Rudolph Fachbereich Informatik Lehrstuhl für Algorithm Engineering Wintersemester.
Parallel Matrix Multiplication
Parallel Programming Parallel Matrix Multiplication
Benjamins Vorschlag Hallo.... ich versuche in meiner Präsentation ein Bild, sagen wir mal eine gescannte Seite (Formular usw.) befindet sich auf der rechten.
Einführung ins Lösen von Textaufgaben (Textgleichungen)
„Von nichts kommt nichts!“ Oder doch? Evolution im Computer
1 Stichprobenverfahren zur Qualitätssicherung Hilfestellung der Statistik in der Wirtschaftsprüfung.
Verbindung der 4 Grundrechnungsarten
Beispiel eines Elternabends zur Berufsorientierung
1 OrganisationInhalt DigiPrakt Zi Setup Projection Sound Test.
bgFEM04 Federn FEM: exakte Lösung - Näherungslösung Scheibe Einführung
Ich bau nicht mit Ihr.. Ich bau mit Ihr. Ich bau nicht mit Ihr.
Management, Führung & Kommunikation
Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover
Schnittpunkt von zwei Geraden
ANN - Simulator Rainer Trummer Ferdinand Schober Christian Spielberger.
Einkommensverteilungen
PowerPoint-Folien zur 4. Vorlesung „Evolutionsstrategie II“
Theorie, Anwendungen, Verallgemeinerungen
Vortrag Relative Orientierung
Evolutionärer Entwurf neuronaler Netze
Der A*-Algorithmus.
Stabile Hochzeiten, Zuweisungsspiele und beides gleichzeitig
Institut für Informationssysteme Technische Universität Braunschweig Institut für Informationssysteme Technische Universität Braunschweig Verdrängung von.
Design und Optimierung optischer Systeme durch Neuronale Netze und Genetische Algorithmen.
Lager.
Beispiel eines Elternabends zur Berufsorientierung
Approximation (Teil 2) / SES.125 Parameterschätzung
 Präsentation transkript:

PPS Präsentation -> Wikommen Mit Bauklötze baut man Türme

PPS Projekt: Bauklötzchen für Profis Interessante Fragen

Frage: Wie weit kann man mit n Bauklötzen über eine Tischkante hinausbauen? Modell: 2 dimensionale Türme Alles gleiche Klötze Klötze liegen flach Kein Klebstoff! Frage im Raum/Schätzfrage mit 10 Klötzchen

1. Versuch Trivialer Versuch: Jedes Klötzchen gleich weit Grenze: liegt bei 1

Schon besser Von oben her aufbauen: Schwerpunkt bei ½ ¼ … harmonische Reihe: 100 Steine / Überhang 2.5 -> ist das Optimal? Nö Die Bezeichnung „logarithmischer Turm“ nicht einfach so per se verwenden.

Es geht noch mehr 100 Klötze Überhang = 3.7 Kein Bauplan, kein System, keine Reihe. 100 Klötze Überhang = 3.7 Quelle: Mike Paterson / Uri Zwick, Overhang, 2006

Problemstellung Ziel: Baue Türme mit n Klötzchen und maximiere den Überhang Schwierigkeiten: Sehr viele Möglichkeiten Türme müssen stabil sein keine Konstruktionsvorschrift für optimale Türme >>> Ein Computerprogramm sucht Türme mit grossem Überhang Motivation: Es gibt keine allgemeine Lösung für dieses Problem! Stabilität genau erläutern Danach: Start der Live-Demo, Vorspeise, Details folgen

DEMO (Noch keine Details zur Implementation) Progi zeigt einige Türme wild durcheinander Erläuterung: rot grün Dann Details der Realisierung: EA

Optimierungsmethode Idee: Lösung mit Evolutionärem Algorithmus Vorbild: Natur Zyklischer Prozess Grosse Anzahl Lösungen Anpassung & Verbesserung laufen parallel ab Zu jedem Punkt direkt unser Problem erwähnen bzw. deren Implementationsidee 9

Programmablauf Bei Selektion folgende Fragen erwähnen: Wer überlebt? Wer pflanzt sich fort? 10

Rekombination Idee: Gute Eigenschaften von zwei Türmen kombinieren Oberer Teil Turm 1 auf unteren Teil Turm 2 Grundsätzliches Verfahren Realisation etwas komplexer

Rekombination

Mutation Idee: Eigenschaften verbessern ohne Turm völlig zu verändern Mutationsweite mit Gauss-Verteilung Art 1: Einzelnen Klotz verschieben Art 2: Klotz und alle darauf liegenden Klötze verschieben.

Selektion Fitness berechnen Wer überlebt? (Turnier-Modus) Stabilität (Checker) * Überhang Wer überlebt? (Turnier-Modus) Auswahl von mehreren Türmen Bester gewinnt & kommt weiter Wer pflanzt sich fort? Lineare Wahrscheinlichkeit nach Rang Fitness ist ein binärer Wert Fitness eines stabilen Turms = Überhang Fitness eines instabilen Turms = 0 Überleitung zu Stabilität

Wann ist ein Turm stabil? Schwerpunkt auf dem Tisch Alle Klötzchen müssen in Ruhe sein Schwerpunkt reicht noch nicht! Stabil = Kein Klotz bewegt sich Damit man rechnen kann -> freischneiden

Freischneiden Klötzchen auseinander nehmen Gewichtskraft einfügen Kräfte zwischen den Klötzchen einführen Kraft von der Unterlage 7 6 9 8 G G 2 3 5 4 T-Mech 1. Semester Freischneiden, Gleichungen aufstellen G 1

Gleichgewichtsbedingungen Resultierende in y–Richtung Drehmoment Mehr Unbekannte als Gleichungen Tech Mech 1. Semester (Resultierende = Gewichtskraft / Momentenbedingung=0) Unterdeterminiertes Gleichungssystem, ist mit klassischer Mathematik schwierig

Stabil oder instabil Zu wenig Gleichungen für eine explizite Lösung Existiert eine beliebige Lösung mit nicht negativen Kräften? Lösung existiert >> Turm ist stabil Lösung existiert nicht >> instabil negativen Kräfte – Klebstoff Matlab löst uns diese Aufgabe Überleitung wir haben alles:

Realisierung C++ EA Stabilität Visualisierung MPI Cluster Matlab Wir haben eine kreativen Algorithmus, eine Stabilitätsprüfung der die Fitness berechnet Cluster mit 50 Tardis-Rechnern Es braucht noch eine Grafikanzeige –SDL Programm steht! Überleitung zur Präsentation (Hinweis auf Webpage am Schluss) Multi-Thread SDL

DEMO Session von 1. Demo Log Turm bauen Vergelich zwischen unserem Turm und ln Turm Sourcecode auf Website erwähnen bei Demo erwähnen!

Entwicklung des Überhangs

50 Klötze / Überhang: 2,77 5 Eltern / 40.000 Evolutionszyklen Effektiv: 200’000

50 Klötze / Überhang: 2,62 200 Eltern / 7500 Evolutionszyklen Effektiv: 1’500’000

50 Klötze / Überhang: 3,06 1000 Eltern / 3000 Evolutionszyklen Vergleichen mit den Türmen vom Anfang der Präsentation -> deutlich besser! 1000 Eltern / 3000 Evolutionszyklen Effektiv: 110’000

Bauklötze für Zuhause http://www.tik.ee.ethz.ch/baukloetze Sourcecode auf Website erwähnen Gäste einladen nach vorne zu kommen und ihre eigenen Türme zu bauen