Ein selbstlernender Optimierungsalgorithmus zur virtuellen Steuergerteapplikation

Name: Ein selbstlernender Optimierungsalgorithmus zur virtuellen Steuergerteapplikation
Brand: Springer Nature
SKU: 9783658419721
Availability: InStock

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Springer Nature

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9783658419721

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Marco Scheffmann stellt einen neuartigen multikriteriellen Lsungsalgorithmus fr die Erzeugung optimaler Datenstze von Fahrzeugsteuergerten vor. Im Gegensatz zu verbreiteten, zumeist evolutionren Anstzen wendet der Autor hier einen Ansatz des bestrkenden Lernens an. Infolge der eigenstndigen Entwicklung zielgerichteter Handlungsstrategien kann damit auf sonst hufig eingesetzte vorangestellte Methoden der statistischen Versuchsplanung und der Metamodellbildung verzichtet werden. Zur subjektiven Betrachtung von optimierten Datenstzen dient ihm die echtzeitfhige Verkopplung der vollbeweglichen Fahrsimulation mit virtualisierten Steuergerten. Seine abschlieende Probandenstudie besttigt die Ergebnisse des vorgestellten methodischen Ansatzes.

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