Bei der Entwicklung intelligenter Systeme wird in Zukunft die Integration von Neuronalen Netzen, Fuzzy Logic und Genetischen Algorithmen zu hybriden Methodiken eine zentrale Rolle spielen. Im Rahmen des Soft Computing beschäftigt sich dieses Buch mit evolutionären Entwurfsverfahren für Fuzzy-Regler. Neben der Darstellung der theoretischen Grundlagen beschreibt es die Arbeitsweise und den Einsatz eines Genetischen Algorithmus zum Erstellen der Wissensbasis eines Fuzzy-Systems. Einen Schwerpunkt des Buches stellt die konkrete Anwendung der Methodik dar, mit dem Ziel das Verhalten eines mobilen Roboters an seine Umwelt anzupassen. Das Buch ermöglicht es dem Leser, die wesentlichen Konzepte genetischer Fuzzy-Systeme zu verstehen, deren Stärken und Grenzen zu erkennen und ihren Nutzen im Hinblick auf eigene Aufgabenstellungen zu beurteilen. Darüber hinaus bietet es zahlreiche praktische Hinweise zur Entwicklung eines mobilen Roboters und zur Verwendung von Ultraschallsensoren zur Wahrnehmung von Hindernissen. Dem mit der Materie vertrauten Leser bietet es neue Perspektiven, indem es ein neuartiges, flexibles Kodierungsschema zur genetischen Repräsentation von Fuzzy-Regeln vorstellt und neue Vorschläge zur Beurteilung des Regelverhaltens unterbreitet. 1 Einleitung.- 2 Fuzzy-Systeme.- 3 Genetische Algorithmen.- 4 Entwurf von Fuzzy-Reglern mit GA.- 5 Adaption des Verhaltens eines mobilen Roboters.- 6 Zusammenfassung und Ausblick. Dr. Frank Hoffmann studierte Physik an der Universität Kiel, wo er auch mit der hier angezeigten Arbeit im Institut für Angewandte Physik promovierte. Er ist seit 1996 in der Computer Science Division der University of California, Berkeley, USA, tätig.
