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Ein selbstlernender Optimierungsalgorithmus zur virtuellen Steuergeräteapplikation

Ein selbstlernender Optimierungsalgorithmus zur virtuellen Steuergeräteapplikation

Taschenbuch
von Marco Scheffmann
84,99 €
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Produktdetails  
Verlag Springer
Auflage 2023
Seiten 179
Format 15,3 x 1,3 x 21,0 cm
Gewicht 283 g
Reihe Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
ISBN-10 3658419717
ISBN-13 9783658419714
Bestell-Nr 65841971A
Produktbeschreibung  

Marco Scheffmann stellt einen neuartigen multikriteriellen Lösungsalgorithmus für die Erzeugung optimaler Datensätze von Fahrzeugsteuergeräten vor. Im Gegensatz zu verbreiteten, zumeist evolutionären Ansätzen wendet der Autor hier einen Ansatz des bestärkenden Lernens an. Infolge der eigenständigen Entwicklung zielgerichteter Handlungsstrategien kann damit auf sonst häufig eingesetzte vorangestellte Methoden der statistischen Versuchsplanung und der Metamodellbildung verzichtet werden. Zur subjektiven Betrachtung von optimierten Datensätzen dient ihm die echtzeitfähige Verkopplung der vollbeweglichen Fahrsimulation mit virtualisierten Steuergeräten. Seine abschließende Probandenstudie bestätigt die Ergebnisse des vorgestellten methodischen Ansatzes.

Inhaltsverzeichnis:

Rewardfunktion zur Bewertung kooperativer Handlungen.- Netzwerkarchitektur der selbstlernenden Optimierung.- Verkopplung des Fahrsimulators.- Expertenstudie.

Autorenporträt  
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