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Evolution von Sprache in Roboterschwärmen


Fabian Kerstholt


Information on the Thesis

Type of Final Thesis: Bachelor
Supervisor: Lukas KönigHartmut Schmeck
Research Group: Efficient Algorithms

Archive Number: 3.004
Status of Thesis: Completed
Date of start: 2010-04-30
Date of submission: 2010-07-29

Further Information

Motivation


Jede Form von Kollaboration erfordert Kommunikation zur Abstimmung des individuellen Verhaltens mit anderen. Kommunikation kann „aktiv“ sein wie menschliche Sprache oder „passiv“ erfolgen wie bspw. bei den Pheromon-Spuren vieler Ameisenarten. Bei dieser Unterscheidung kommt es nicht darauf an, ob die Kommunikation durch Spuren in der Umwelt („Stigmergie“) oder direkt erfolgt, sondern es geht um die vorhandene (aktiv) oder fehlende (passiv) Intention, eine Nachricht zu hinterlassen. Aktive Kommunikation scheint ein mächtiges Werkzeug zur Unterstützung von Kollaboration zu sein.

Ziel


Entwurf und Implementierung eines Lernverfahrens zur Evolution kollaborativen Roboter-Verhaltens mit gleichzeitiger Erlernung von Kommunikation im Schwarm. Die Kommunikation oder „Sprache“ soll nicht von vornherein vorgegeben sein, sondern im Zuge des Lernprozesses selbständig entstehen. In dieser Arbeit soll der Einfluss einer aktiven Kommunikation auf die Evolution kollaborativen Verhaltens untersucht werden. Dabei sollen auch mögliche Parallelen zur biologischen Evolution von Sprache betrachtet werden. Experimente und Implementierung können in der Simulation oder auf realen Robotern erfolgen.

Voraussetzungen


Programmierkenntnisse: C++ oder Java Selbständiges Arbeiten

Zielgruppe


Studierende aller Fachrichtungen, insbesondere Informatik, Elektrotechnik, Wirtschaftsingenieurwesen und Informationswirtschaft

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