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Im Schwarm intelligenter

08. Juli 2021, 14:20 Uhr   |  Inka Krischke

Im Schwarm intelligenter
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Weshalb schwimmen Fische in Schwärmen, fliegen Vögel in Scharen oder Bienen im Schwarm? Weil sie gemeinsam intelligenter und effizienter sind. Dies gilt auch für die Schwarmrobotik – dezentralisierte, sich selbst organisierende Systeme.

Die Mitglieder eines Schwarms interagieren lokal miteinander und mit ihrer Umgebung. Diese Interaktionen führen zu einem adaptiven Suchverhalten und schließlich zur globalen Optimierung des Schwarms. Dieser von der Natur inspirierte Optimierungsansatz hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt und inspiriert neue Entwicklungen in zahlreichen Branchen. Doch welche Mechanismen liegen der Schwarmrobotik zugrunde, welche Merkmale kennzeichnen intelligente Schwarmalgorithmen und welche Modelle und Anwendungsmöglichkeiten gibt es aktuell?

Algorithmen in der Schwarmrobotik

Dem Modell eines intelligenten Schwarms liegt ein kooperativer Algorithmus als Schlüsselkomponente zugrunde, der Verhaltensweisen und Interaktionen kontrolliert. Roboterschwärme basieren auf der Grundlage verschiedenster Algorithmen, die Grundfunktionen wie die einfache Verteilung von Objekten oder Robotern im Raum oder Funktionen zur komplexen Zusammenarbeit wie die Bildung einer Kette regeln können.

Die grundlegenden Ziele der Schwarmrobotik zielen häufig auf die Miniaturisierung von Hardware oder Kosteneffizienz ab. Vier der wichtigsten Merkmale von Schwarmintelligenz sind Koordination, Gruppenbildung, Optimierung und Pfadplanung. Typische Eigenschaften von Schwarmalgorithmen sind:

  • Geringe Komplexität: Einzelne Roboter folgen einfachen Regeln.
  • Skalierbarkeit: Die Auslegung des Systems erfolgt für eine beliebige Anzahl von Robotern.
  • Dezentralisierung: Schwarmroboter sind autonom und folgen keinen externen Befehlen.
  • Lokale Interaktionen: Die Roboter zeigen ein kollektives Verhalten durch lokalen Informationsaustausch.
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1. Im Schwarm intelligenter
2. Überblick über bestehende Modelle

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