Ein selbstlernender Optimierungsalgorithmus zur virtuellen Steuergeräteapplikation (eBook)
XXXI, 179 Seiten
Springer Vieweg (Verlag)
978-3-658-41972-1 (ISBN)
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.
| Erscheint lt. Verlag | 31.5.2023 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart |
| Zusatzinfo | XXXI, 179 S. 64 Abb. |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Technik ► Maschinenbau |
| Schlagworte | Fahrbarkeitsbewertung • Frontloading • Künstliche Intelligenz • Multi-Agenten-Systeme • multikriterielle Optimierung • Optimierungsalgorithmus • Reinforcement Learning • Steuergeräteapplikation • virtuelle Applikation • Virtuelle Fahrzeugsteuergeräte • vollbeweglicher Fahrsimulator |
| ISBN-10 | 3-658-41972-5 / 3658419725 |
| ISBN-13 | 978-3-658-41972-1 / 9783658419721 |
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