Thomas Wiesner: Ein Vergleich von Lernalgorithmen für Parametersuche im hochdimensionalen Raum

Supervisor: Elmar Rueckert, Gerhard Neumann,Mag. Dr. Stefan Häusler, Univ.-Prof. Dr. Wolfgang Maass

Finished: 18.April 2011

Abstract

Viele Probleme in der Robotik, wie zum Beispiel das Generieren von Bewegungen, die Navigation durch ein Gebäude oder das logische Planen von Aktionen können als Parametersuchprobleme formuliert werden. Dazu definiert man für diese Aktionen eine Reihe von Parametern, wobei die Suche nach einem guten Parameterset zur Aufgabe von Suchalgorithmen gemacht werden kann. Dies ist eine komplexe Aufgabe und entspricht typischerweise einer Suche im hochdimensionalen Raum (z.B.: 10 Parameter = 1010 dimensionalen Raum). Derzeit gibt es verschiedene Algorithmen um Parameter im hochdimensionalen Raum zu suchen und zu optimieren.
Die hier vorliegende Arbeit soll einen Vergleich dreier Algorithmen, CMA-ES, Particle Swarm Optimization sowie SIMPLEX geben. Ziel dieser Arbeit ist es vorhandene Algorithmen in Hinsicht auf Lerngeschwindigkeit, Qualität der Lösung und Anwendbarkeit zu prüfen. Die Algorithmen sollen Parameter finden, sodass ein simuliertes Modell eines Schwimmers möglichst schnell von einem Punkt zu einem anderen schwimmt. Wir werden hier zuerst näher auf die Aufgabenstellung eingehen und werden zeigen mit welchen Problemen man konfrontiert ist, wenn die Suche sich über einen hochdimensionalen Raum erstreckt. Weiters wird dann verdeutlicht, dass es mithilfe der Algorithmen verschieden-gut und verschieden-schnell möglich ist, solche Parameter zu finden.

Thesis

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